本文選題：卷積神經網絡 + 局部權重共享�。� 參考：《控制工程》2017年07期

【摘要】：針對傳統(tǒng)語音識別應用中識別效果不理想的問題,提出一種基于美爾譜系數(shù)(MFSC)特征的有限局部權重共享卷積神經網絡(CNN)語音識別。首先,借鑒圖像處理中對輸入圖像信息的處理方式,構建語音信號的二維陣列特征映射輸入形式,每個映射表示為含靜態(tài)數(shù)據(jù)、一階導數(shù)、二階導數(shù)的MFSC系數(shù)特征,便于應用圖像處理方式進行識別;其次,引入圖像處理的卷積神經網絡,并且針對語音信號特征的局部特性,構建有限局部權重共享卷積神經網絡學習算法,提高語音信號辨識度并降低算法復雜度;最后,通過實驗對所提算法進行驗證,并且給出算法參數(shù)變化影響實驗,為具體應用提供依據(jù)。
[Abstract]:Aiming at the problem that the recognition effect is not satisfactory in traditional speech recognition applications, a limited local weight shared convolution neural network (CNN) speech recognition based on the Mell-spectrum coefficient (MFSC) feature is proposed. First of all, the input form of two-dimensional array feature map of speech signal is constructed by referring to the processing method of input image information in image processing. Each map is expressed as MFSC coefficient feature with static data, first derivative and second derivative. Secondly, we introduce the convolution neural network of image processing, and construct a learning algorithm of shared convolution neural network with finite local weight according to the local characteristics of speech signal. Finally, the proposed algorithm is verified by experiments, and the experimental results are given to provide the basis for practical application.
【作者單位】： 西安培華學院中興電信學院;西安科技大學計算機科學與技術學院;西安電子科技大學電子工程學院;
【基金】：陜西省教育科學十三五規(guī)劃2016年度規(guī)劃課題(SGH16H258)
【分類號】：TN912.34

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本文編號：1843982