本文選題：深度學(xué)習(xí) + 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　； 參考：《數(shù)據(jù)采集與處理》2017年02期

【摘要】：首先對深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史以及概念進(jìn)行簡要的介紹。然后回顧最近幾年基于深度學(xué)習(xí)的語音識(shí)別的研究進(jìn)展。這一部分內(nèi)容主要分成以下5點(diǎn)進(jìn)行介紹:聲學(xué)模型訓(xùn)練準(zhǔn)則,基于深度學(xué)習(xí)的聲學(xué)模型結(jié)構(gòu),基于深度學(xué)習(xí)的聲學(xué)模型訓(xùn)練效率優(yōu)化,基于深度學(xué)習(xí)的聲學(xué)模型說話人自適應(yīng)和基于深度學(xué)習(xí)的端到端語音識(shí)別。最后就基于深度學(xué)習(xí)的語音識(shí)別未來可能的研究方向進(jìn)行展望。
[Abstract]:First of all, the history of the development of in-depth learning and the concept of a brief introduction. Then the research progress of speech recognition based on deep learning in recent years is reviewed. This part is mainly divided into the following five points: acoustic model training criteria, acoustic model structure based on depth learning, optimization of acoustic model training efficiency based on depth learning. Speaker adaptation based on depth learning and end to end speech recognition based on depth learning. Finally, the possible future research direction of speech recognition based on deep learning is prospected.
【作者單位】： 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)語音與語言信息處理國家工程實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：安徽省科技重大專項(xiàng)(15czz02007)資助項(xiàng)目 國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2016YFB1001300)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TN912.34

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5 孫f，

本文編號(hào)：2101785