本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)對比散度的GRBM語音識別

  更多相關(guān)文章： 對比散度 高斯伯努利受限玻爾茲曼機 受限玻爾茲曼機 指數(shù)平均數(shù)指標(biāo) 并行回火 語音識別 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：對比散度作為訓(xùn)練受限波爾茲曼機模型的主流技術(shù)之一,在實驗訓(xùn)練中具有較好的測試效果。通過結(jié)合指數(shù)平均數(shù)指標(biāo)算法和并行回火的思想,提出一種改進(jìn)對比散度的訓(xùn)練算法,包括模型參數(shù)的更新和樣本數(shù)據(jù)的采樣,并將改進(jìn)后的訓(xùn)練算法應(yīng)用于高斯伯努利受限玻爾茲曼機(GRBM)中訓(xùn)練語音識別模型參數(shù)。在TI-Digits數(shù)字語音訓(xùn)練和數(shù)字測試數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果表明,采用改進(jìn)的對比散度訓(xùn)練的GRBM明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的模型訓(xùn)練算法,語音識別率能夠達(dá)到80%左右,最高提升7%左右,而且應(yīng)用改進(jìn)算法訓(xùn)練的其他GRBM對比模型的語音識別率也都有所提高,具有較好的識別性能。
【作者單位】： 暨南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 對比散度 高斯伯努利受限玻爾茲曼機 受限玻爾茲曼機 指數(shù)平均數(shù)指標(biāo) 并行回火 語音識別 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【分類號】：TN912.34
【正文快照】： 中文引用格式:趙彩光,張樹群,雷兆宜.基于改進(jìn)對比散度的GRBM語音識別[J].計算機工程,2015,41(5):213-218.英文引用格式:Zhao Caiguang,Zhang Shuqun,Lei Zhaoyi.Speech Recognition of Gaussian-Bernoulli RestrictedBoltzmann M achine Based on Improved Contrastive Diver

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3 孫f，

本文編號：1119647