哈尔滨工业大学学报
哈爾濱工業大學學報
합이빈공업대학학보
JOURNAL OF HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY
2001年
2期
213-216
,共4页
神经网络%时间标签递归神经网络%语音识别%拼音识别
神經網絡%時間標籤遞歸神經網絡%語音識彆%拼音識彆
신경망락%시간표첨체귀신경망락%어음식별%병음식별
递归神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)是一种具有时延反馈能力的神经网；它可以充分利用上下文的信息来提高分类的程度，因而很适合汉语拼音的识别.但在实践中受网络规模的限制，能利用的上下文有限，所以对汉语拼音的分类效果并不理想.为此提出一种改进的RNN——时间标签递归神经网(TTRNN)来对汉语拼音的整音节进行直接建模识别的方法；初步的实验结果不仅证明了TIRNN方法对汉语拼音这样的时序模式有很好的分类能力，而且在拼音识别方面有很强的顽健性.
遞歸神經網絡(Recurrent Neural Network，RNN)是一種具有時延反饋能力的神經網；它可以充分利用上下文的信息來提高分類的程度，因而很適閤漢語拼音的識彆.但在實踐中受網絡規模的限製，能利用的上下文有限，所以對漢語拼音的分類效果併不理想.為此提齣一種改進的RNN——時間標籤遞歸神經網(TTRNN)來對漢語拼音的整音節進行直接建模識彆的方法；初步的實驗結果不僅證明瞭TIRNN方法對漢語拼音這樣的時序模式有很好的分類能力，而且在拼音識彆方麵有很彊的頑健性.
체귀신경망락(Recurrent Neural Network，RNN)시일충구유시연반궤능력적신경망；타가이충분이용상하문적신식래제고분류적정도，인이흔괄합한어병음적식별.단재실천중수망락규모적한제，능이용적상하문유한，소이대한어병음적분류효과병불이상.위차제출일충개진적RNN——시간표첨체귀신경망(TTRNN)래대한어병음적정음절진행직접건모식별적방법；초보적실험결과불부증명료TIRNN방법대한어병음저양적시서모식유흔호적분류능력，이차재병음식별방면유흔강적완건성.
Presents an improved RNN Time -Tag Recurrent Neural Network(TTRNN) for direct classification of whole syllables and concludes from preliminary experiments that TTRNN is not only good for classification of time-sequence patterns like mandarin syllables, but also robust for recognition of mandarin syllables.
