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基于深层神经网络(DNN)的汉语方言种属语音识别

景亚鹏 郑骏 胡文心

景亚鹏, 郑骏, 胡文心. 基于深层神经网络(DNN)的汉语方言种属语音识别[J]. 华东师范大学学报(自然科学版), 2014, (1): 60-67.
引用本文: 景亚鹏, 郑骏, 胡文心. 基于深层神经网络(DNN)的汉语方言种属语音识别[J]. 华东师范大学学报(自然科学版), 2014, (1): 60-67.
JING Ya-peng, ZHENG Jun, HU Wen-xin. Belongingness of Chinese dialect speech recognition based on deep neural network[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2014, (1): 60-67.
Citation: JING Ya-peng, ZHENG Jun, HU Wen-xin. Belongingness of Chinese dialect speech recognition based on deep neural network[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2014, (1): 60-67.

基于深层神经网络(DNN)的汉语方言种属语音识别

详细信息
  • 中图分类号: TP391

Belongingness of Chinese dialect speech recognition based on deep neural network

  • 摘要: 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.
  • [1] [1] HINTON G, DENG L, YU D, et al. Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition: The shared views of four research groups[J]. Signal Processing Magazine, IEEE, 2012, 29(6): 82-97.

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出版历程
  • 收稿日期:  2013-03-01
  • 修回日期:  2013-06-01
  • 刊出日期:  2014-01-25

基于深层神经网络(DNN)的汉语方言种属语音识别

  • 中图分类号: TP391

摘要: 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.

English Abstract

景亚鹏, 郑骏, 胡文心. 基于深层神经网络(DNN)的汉语方言种属语音识别[J]. 华东师范大学学报(自然科学版), 2014, (1): 60-67.
引用本文: 景亚鹏, 郑骏, 胡文心. 基于深层神经网络(DNN)的汉语方言种属语音识别[J]. 华东师范大学学报(自然科学版), 2014, (1): 60-67.
JING Ya-peng, ZHENG Jun, HU Wen-xin. Belongingness of Chinese dialect speech recognition based on deep neural network[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2014, (1): 60-67.
Citation: JING Ya-peng, ZHENG Jun, HU Wen-xin. Belongingness of Chinese dialect speech recognition based on deep neural network[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2014, (1): 60-67.
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