【摘 要】
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为提高连续语音识别中的音素识别准确率,采用深可信网络提取语音音素后验概率进行音素识别。首先利用受限玻尔兹曼机的学习原理,对深可信网络进行逐层的预训练;然后通过增加
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为提高连续语音识别中的音素识别准确率,采用深可信网络提取语音音素后验概率进行音素识别。首先利用受限玻尔兹曼机的学习原理,对深可信网络进行逐层的预训练;然后通过增加一个"软最大化(softmax)"输出层,得到用于音素状态后验概率检测的深层神经网络,并采用后向传播算法进行网络权值的精细调整;最后以后验概率为HMM发射概率,使用Viterbi解码器进行音素识别。针对TIMIT语料库的实验结果表明,该系统的音素识别率优于GMM/HMM,MLP/HMM和TANDEM系统性能。
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