基于层次稀疏DBN的瓶颈特征提取方法

发布时间：2017-10-04 02:13

  本文关键词：基于层次稀疏DBN的瓶颈特征提取方法

  更多相关文章： 音素识别 深度可信神经网络(DBN) 重叠组套索 层次结构

【摘要】：针对现有语音特征无法有效利用长时段语音和监督性类别信息,及现有瓶颈特征提取方法耗时过长等缺陷,提出基于层次结构稀疏深度可信神经网络的瓶颈特征提取方法.该方法将重叠组套索作为深度可信神经网络目标函数的稀疏正则项使用,从而构建训练速度更快的稀疏深度可信神经网络.然后利用层次结构的网络架构方式,将两个稀疏深度可信神经网络串联后使用,进一步增强瓶颈特征的判决能力.文中将此瓶颈特征应用于音素识别中,实验表明该特征的有效性.
【作者单位】： 中国人民解放军电子工程学院;安徽省电子制约技术重点实验室;安徽科大讯飞信息科技股份有限公司;
【关键词】： 音素识别 深度可信神经网络(DBN) 重叠组套索 层次结构
【基金】：国家自然科学基金项目(No.60872113) 安徽省自然科学基金项目(No.1208085MF94,1308085QF99)资助
【分类号】：TN912.34
【正文快照】： 1引言语音识别(Speech Recognition)是指机器通过识别和理解把人类的语音信号转变为相应文本或命令的技术[1].作为现代模式识别技术的重要组成部分,当前的语音识别技术已被广泛应用于关键词检索、语种和说话人识别等关键领域[2-4].因此重点研究语音识别技术进而提出更有效的语

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本文编号：968035