發(fā)布時(shí)間：2017-06-11 10:04

  本文關(guān)鍵詞：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在語(yǔ)音識(shí)別中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前廣泛使用的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep neural network,DNNs),能在保證性能的同時(shí),大大壓縮模型的尺寸.本文深入分析了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層和聚合層的不同結(jié)構(gòu)對(duì)識(shí)別性能的影響情況,并與目前廣泛使用的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了對(duì)比.在標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)音識(shí)別庫(kù)TIMIT以及大詞表非特定人電話自然口語(yǔ)對(duì)話數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,相比傳統(tǒng)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)明顯降低模型規(guī)模的同時(shí),識(shí)別性能更好,且泛化能力更強(qiáng).
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院語(yǔ)言聲學(xué)與內(nèi)容理解重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別 權(quán)值共享 聚合 泛化性
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(11161140319,91120001,61271426) 中國(guó)科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)(XDA06030100,XDA06030500) 國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012AA012503) 中國(guó)科學(xué)院重點(diǎn)部署項(xiàng)目(KGZD-EW-103-2)
【分類號(hào)】：TN912.34;TP183
【正文快照】： 語(yǔ)音識(shí)別是人機(jī)交互的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),在過去的幾十年里取得了飛速的進(jìn)展.傳統(tǒng)的聲學(xué)建模方式基于隱馬爾科夫框架,采用混合高斯模型(Gaussian mix-ture model,GMM)來(lái)描述語(yǔ)音聲學(xué)特征的概率分布.由于隱馬爾科夫模型屬于典型的淺層學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu),僅含單個(gè)將原始輸入信號(hào)轉(zhuǎn)換到特定問題

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 曾U喺

本文編號(hào)：441323