本文關(guān)鍵詞： 說(shuō)話人辨認(rèn) 堆疊降噪自編碼 深度信念網(wǎng)絡(luò) 整流線性單元　出處：《電子器件》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：說(shuō)話人辨認(rèn)技術(shù)在許多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。首先研究了兩種基本的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(深度信念網(wǎng)絡(luò)和降噪自編碼)在說(shuō)話人辨認(rèn)上的應(yīng)用,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)逐層無(wú)監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練和有監(jiān)督的反向微調(diào)避免了反向傳播容易陷入局部最小值的缺陷,通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了當(dāng)神經(jīng)元個(gè)數(shù)達(dá)到一定數(shù)量之后深度網(wǎng)絡(luò)模型是優(yōu)于普通BP網(wǎng)絡(luò)的,并且其性能隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大而提升。考慮到大規(guī)模的深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)的缺點(diǎn),提出使用整流線性單元(Re LU)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的sigmoid類函數(shù)對(duì)說(shuō)話人識(shí)別的深度模型進(jìn)行改進(jìn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)后的深度模型平均訓(xùn)練時(shí)間減少了35%,平均誤識(shí)率降低了8.3%。
[Abstract]:Speaker identification technology has a wide application prospect in many fields. Firstly, two basic depth neural network models (depth belief network and noise reduction self-coding) are studied. The depth neural network avoids the defect that backpropagation is prone to fall into local minimum by layer by layer unsupervised pre-training and supervised reverse fine-tuning. The experiments show that the depth network model is superior to the common BP network when the number of neurons reaches a certain number, and its performance is improved with the expansion of the network size. This paper proposes an improved depth model for speaker recognition using rectifier linear unit re LU instead of the traditional sigmoid class function. The experimental results show that the average training time of the improved depth model is reduced by 35% and the average error rate is reduced by 8.3%.
【作者單位】： 南京工程學(xué)院電力工程學(xué)院;東南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61301219) 南京工程學(xué)院校級(jí)項(xiàng)目(YKJ201107) 2014年青藍(lán)工程項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TN912.3;TP183

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