本文關鍵詞：基于層次稀疏DBN的瓶頸特征提取方法

  更多相關文章： 音素識別 深度可信神經網絡(DBN) 重疊組套索 層次結構

【摘要】：針對現(xiàn)有語音特征無法有效利用長時段語音和監(jiān)督性類別信息,及現(xiàn)有瓶頸特征提取方法耗時過長等缺陷,提出基于層次結構稀疏深度可信神經網絡的瓶頸特征提取方法.該方法將重疊組套索作為深度可信神經網絡目標函數(shù)的稀疏正則項使用,從而構建訓練速度更快的稀疏深度可信神經網絡.然后利用層次結構的網絡架構方式,將兩個稀疏深度可信神經網絡串聯(lián)后使用,進一步增強瓶頸特征的判決能力.文中將此瓶頸特征應用于音素識別中,實驗表明該特征的有效性.
【作者單位】： 中國人民解放軍電子工程學院;安徽省電子制約技術重點實驗室;安徽科大訊飛信息科技股份有限公司;
【關鍵詞】： 音素識別 深度可信神經網絡(DBN) 重疊組套索 層次結構
【基金】：國家自然科學基金項目(No.60872113) 安徽省自然科學基金項目(No.1208085MF94,1308085QF99)資助
【分類號】：TN912.34
【正文快照】： 1引言語音識別(Speech Recognition)是指機器通過識別和理解把人類的語音信號轉變?yōu)橄鄳谋净蛎畹募夹g[1].作為現(xiàn)代模式識別技術的重要組成部分,當前的語音識別技術已被廣泛應用于關鍵詞檢索、語種和說話人識別等關鍵領域[2-4].因此重點研究語音識別技術進而提出更有效的語

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本文編號：968035