基于剪枝AlexNet的普米语孤立词识别

摘要

普米语是1种日渐消亡的无文字的少数民族语言,人们为了让其获得更好的发展与传承,开展了许多基于深度学习的普米语语音识别研究工作.然而,人们为追求更高的识别精度,通常不断的增加模型复杂度,造成了神经网络学习速度慢、训练成本高等问题.为了加快普米语孤立词识别中网络的学习速度、降低网络的训练成本,对卷积神经网络的AlexNet模型采用迭代剪枝算法以逐层剪枝的方式进行修剪,然后从生成的稀疏网络中寻找最佳剪枝网络用于普米语语谱图识别.实验表明,AlexNet剪枝网络在普米语孤立词识别中,能够有效的降低网络计算量、加速模型训练.该网络具有比原网络更快的收敛速度,达到与原网络类似的较高识别精度.