基于改进对比散度的GRBM语音识别

发布时间：2017-10-30 22:32

  本文关键词：基于改进对比散度的GRBM语音识别

  更多相关文章： 对比散度 高斯伯努利受限玻尔兹曼机 受限玻尔兹曼机 指数平均数指标 并行回火 语音识别 深度神经网络

【摘要】：对比散度作为训练受限波尔兹曼机模型的主流技术之一,在实验训练中具有较好的测试效果。通过结合指数平均数指标算法和并行回火的思想,提出一种改进对比散度的训练算法,包括模型参数的更新和样本数据的采样,并将改进后的训练算法应用于高斯伯努利受限玻尔兹曼机(GRBM)中训练语音识别模型参数。在TI-Digits数字语音训练和数字测试数据库上的实验结果表明,采用改进的对比散度训练的GRBM明显优于传统的模型训练算法,语音识别率能够达到80%左右,最高提升7%左右,而且应用改进算法训练的其他GRBM对比模型的语音识别率也都有所提高,具有较好的识别性能。
【作者单位】： 暨南大学信息科学技术学院;
【关键词】： 对比散度 高斯伯努利受限玻尔兹曼机 受限玻尔兹曼机 指数平均数指标 并行回火 语音识别 深度神经网络
【分类号】：TN912.34
【正文快照】： 中文引用格式:赵彩光,张树群,雷兆宜.基于改进对比散度的GRBM语音识别[J].计算机工程,2015,41(5):213-218.英文引用格式:Zhao Caiguang,Zhang Shuqun,Lei Zhaoyi.Speech Recognition of Gaussian-Bernoulli RestrictedBoltzmann M achine Based on Improved Contrastive Diver

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本文编号：1119647