华东师范大学学报（自然科学版）
華東師範大學學報（自然科學版）
화동사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF EAST CHINA NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2014年
1期
60-67
,共8页
深层神经网络%方言语音识别%QuickNet
深層神經網絡%方言語音識彆%QuickNet
심층신경망락%방언어음식별%QuickNet
deep neural network%dialects speech recognition%QuickNet
将深层神经网络(Deep Neural Network)应用于汉语方言种属语音识别.基于优化的QuickNet软件,为方言识别实现了一种有监督的DNN逐层预训练方法.在训练时,从3层开始逐层做有监督的神经网络训练,每增长一层的初始权值包含前一层训练好的部分权值和输出端的随机权值.在得到最大层的初始权值后,再进行传统的BP网络训练.该方法和普通神经网络相比识别率有较大提升,可用于移动互联网标准语音识别入口、方言口音鉴识等领域.
將深層神經網絡(Deep Neural Network)應用于漢語方言種屬語音識彆.基于優化的QuickNet軟件,為方言識彆實現瞭一種有鑑督的DNN逐層預訓練方法.在訓練時,從3層開始逐層做有鑑督的神經網絡訓練,每增長一層的初始權值包含前一層訓練好的部分權值和輸齣耑的隨機權值.在得到最大層的初始權值後,再進行傳統的BP網絡訓練.該方法和普通神經網絡相比識彆率有較大提升,可用于移動互聯網標準語音識彆入口、方言口音鑒識等領域.
장심층신경망락(Deep Neural Network)응용우한어방언충속어음식별.기우우화적QuickNet연건,위방언식별실현료일충유감독적DNN축층예훈련방법.재훈련시,종3층개시축층주유감독적신경망락훈련,매증장일층적초시권치포함전일층훈련호적부분권치화수출단적수궤권치.재득도최대층적초시권치후,재진행전통적BP망락훈련.해방법화보통신경망락상비식별솔유교대제승,가용우이동호련망표준어음식별입구、방언구음감식등영역.
