连续音素的改进深信度网络的识别算法*

为提高连续语音识别中的音素识别率,提出一种基于改进并行回火训练的受限波尔兹曼机的音素识别算法。首先,利用经过等能量划分后的改进并行回火算法来训练受限玻尔兹曼机,接着将受限玻尔兹曼机堆叠组成一个深信度网络,从而作为深度神经网络预训练的基础模型,然后通过softmax层输出,得到用于音素状态后验概率检测的深度神经网络。接着,利用少量的标签数据,根据反向传播算法对网络权重进行微调。最后,将所得后验概率作为隐马尔科夫的发射概率,然后利用Viterbi解码器实现音素识别。在TIMIT语料库上的实验表明,识别率相比于传统的对比散度类算法提高了约4.5%,在不增加计算量的情况下比原始并行回火算法提高约1%。