一种基于自适应学习率的端到端的语音识别方法

摘要

本发明提供一种基于自适应学习率的端到端的语音识别方法，包括：步骤(1)、采用双向递归神经网络作为声学模型，分别计算所述前向递归神经网络隐层和所述反向递归神经网络隐层再采用长短时记忆单元分别替代和得到神经网络的最终输出，即y；步骤(2)、将上述步骤(1)中的声学模型建模单元作为音素，采用CTC准则，引入了blank符号辅助对齐，构建和计算目标函数；对所述目标函数关于神经网络输出进行求偏导计算，再通过使用误差反向传播算法计算所述步骤(1)中权值矩阵中的参数集合w的梯度g；步骤(3)、基于上述步骤(2)所提供的一阶梯度信息，即梯度g，再结合ADADELTA自适应学习率的方法，对所述参数集合w进行更新。