| 连续音素的改进深信度网络的识别算法* |
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| 引用本文： | 阴法明,赵 焱,赵力.连续音素的改进深信度网络的识别算法*[J].应用声学,2019,38(1):39-44. |
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| 作者姓名： | 阴法明 赵 焱 赵力 |
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| 作者单位： | 南京信息职业技术学院,东南大学,东南大学 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目 (61571106) |
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| 摘 要： | 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%。
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| 关 键 词： | 并行回火 受限玻尔兹曼机 深信度网络 音素识别 |
| 收稿时间： | 2018/4/25 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2018/12/29 0:00:00 |
Phoneme recognition based on deep belief network |
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| Yin Faming,ZHAO Yan and Zhao Li.Phoneme recognition based on deep belief network[J].Applied Acoustics,2019,38(1):39-44. |
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| Authors: | Yin Faming ZHAO Yan and Zhao Li |
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| Institution: | Nanjing College of Information Technology,Southeast University and Southeast University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Parallel tempering Restricted Boltzmann Machine Deep belief network Phoneme recognition |
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