發(fā)布時間：2017-10-12 08:40

  本文關鍵詞：基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的語音識別系統(tǒng)研究

  更多相關文章： 模式識別 深度神經(jīng)網(wǎng)絡 語音識別 隱馬爾科夫模型 模型重構

【摘要】：語音識別是人機交互模式識別領域的一個重要課題,構建了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的語音識別系統(tǒng),使用了抗噪對比散度法和抗噪最小平方誤差法對模型進行無監(jiān)督訓練;使用了均值歸一化進行模型優(yōu)化,提高了網(wǎng)絡對訓練集的擬合度,并且降低了語音識別的錯誤率;使用多狀態(tài)激活函數(shù)進行了模型優(yōu)化,這不僅使得不帶噪測試和帶噪聲測試的語音識別錯誤率進一步下降,并能在一定程度上減輕過擬合現(xiàn)象;并通過奇異值分解和重構的方法對模型進行了降維。實驗結果表明,此系統(tǒng)可以在不影響語音識別錯誤率的基礎上極大地降低系統(tǒng)的復雜性。
【作者單位】： 北京林業(yè)大學工學院;
【關鍵詞】： 模式識別 深度神經(jīng)網(wǎng)絡 語音識別 隱馬爾科夫模型 模型重構
【基金】：國家級大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃資助項目(201510022062)資助
【分類號】：TN912.34;TP183
【正文快照】： 1引言語音識別是將人類所發(fā)出的語音轉(zhuǎn)化為文字或符號的技術。從40年前開始對聲學特征的抽取,到如今使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為主體的自動語音識別系統(tǒng),語音識別技術已經(jīng)逐步完善。但語音識別技術也面臨著一些問題,比如在語音識別中單純地提取出聲音頻譜作為特征并不能達到很高的識

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1 汪洪波;;語音識別系統(tǒng)在配送中心的應用[J];信息與電腦;2006年06期

2 楊q，

本文編號：1017756