發(fā)布時間：2018-05-09 18:59

  本文選題：語音識別 + 深度學(xué)習(xí)�。� 參考：《北京交通大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：語音識別是人工智能的重要分支和一項重要的人機交互技術(shù),被廣泛的應(yīng)用到各種生活場景中。當(dāng)前的語音識別系統(tǒng)在純凈無噪的環(huán)境下的準(zhǔn)確率已經(jīng)超過了人的聽覺,然而,真實應(yīng)用場景中的復(fù)雜的環(huán)境因素對語音識別系統(tǒng)的準(zhǔn)確度帶來的影響,以及在開發(fā)階段訓(xùn)練語音識別模型所消耗的時間成本與計算成本,成為阻礙語音識別發(fā)展的難題,因此,快速訓(xùn)練語音識別模型的同時提高識別率是語音識別的重要研究課題。本文主要研究如何在加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度與解碼速度的前提下提高語音識別模型的準(zhǔn)確率。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑盒性與不可解釋性是改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的主要難題,本文使用可視化的方式,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究,基于可視化的結(jié)果分析了導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)精度低與訓(xùn)練速度慢的主要原因。本文的研究工作主要由以下三個部分組成:第一部分,提出了一種基于跨層值傳遞的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和參數(shù)的增加,可以有效的抑制過擬合的現(xiàn)象,而層數(shù)過深導(dǎo)致的直接問題是:信息在傳遞的過程中的損失。本文通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層的研究,提出了一種基于跨層值傳遞的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),經(jīng)驗證該方法可以有效的防止信息在傳遞過程中的損失,提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精度。第二部分,提出了一種二值化與線性表示結(jié)合的方法加速循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與解碼。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部復(fù)雜的結(jié)構(gòu)是導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與解碼速度慢的直接因素,本文基于對循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的門的研究,提出了二值化與線性表示相結(jié)合的訓(xùn)練方法,經(jīng)驗證該方法可以做到在只損失少量精度的前提下加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與解碼。第三部分,將以上兩種方式結(jié)合,提出了基于二值化與線性表示結(jié)合的跨層值傳遞深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并設(shè)計了:常規(guī)測試,魯棒性測試與速度測試三種方式對新的模型進(jìn)行全面驗證,最終結(jié)果表明:新的模型可以在加快訓(xùn)練速度與解碼速度的前提下提升深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精度。最后作者應(yīng)用本文提出的新模型,實現(xiàn)了一個簡單的在線語音識別系統(tǒng),該系統(tǒng)可以并發(fā)的為用戶提供大規(guī)模連續(xù)語音識別服務(wù)。
[Abstract]:Speech recognition is an important branch of artificial intelligence and an important human-computer interaction technology, which is widely used in various life scenes. The accuracy of the current speech recognition system in the pure noiseless environment has exceeded the human hearing rate. However, the complex environmental factors in the real application scene have an impact on the accuracy of the speech recognition system. And the time cost and computation cost of training speech recognition model in the development stage become a difficult problem that hinders the development of speech recognition. Therefore, fast training speech recognition model while improving the recognition rate is an important research topic of speech recognition. This paper mainly studies how to improve the accuracy of speech recognition model on the premise of speeding up the training speed and decoding speed of neural network. The black box and inexplicable nature of neural network are the main problems in improving the neural network structure. In this paper, the internal structure of neural network is studied by means of visualization. Based on the results of visualization, the main causes of low network precision and slow training speed are analyzed. The work of this paper is mainly composed of three parts: in the first part, a depth neural network based on cross-layer value transfer is proposed. The increase of layers and parameters of deep neural networks can effectively suppress the phenomenon of over-fitting, and the direct problem caused by the depth of layers is the loss of information in the process of transmission. Based on the research of the hidden layer of deep neural network, a neural network based on cross-layer value transfer is proposed in this paper. It is proved that this method can effectively prevent the loss of information in the transmission process and improve the accuracy of the neural network. In the second part, a method of combining binarization and linear representation is proposed to accelerate the training and decoding of cyclic neural networks. The complex structure of the cyclic neural network is the direct factor leading to the slow speed of training and decoding of the neural network. Based on the study of the gates in the cyclic neural network, a training method combining binarization and linear representation is proposed in this paper. It is proved that this method can speed up the training and decoding of neural networks with only a small loss of precision. In the third part, combining the above two methods, a cross-layer value transfer depth circulatory neural network structure based on binarization and linear representation is proposed, and a conventional test is designed. The results show that the new model can improve the precision of the depth neural network on the premise of accelerating the training speed and decoding speed. Finally, using the new model proposed in this paper, the author implements a simple online speech recognition system, which can simultaneously provide large-scale continuous speech recognition services for users.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP183;TN912.34

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本文編號：1867037