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Training deep neural network for acoustic modeling in speech recognition

机译:训练深度神经网络进行语音识别中的声学建模

摘要

A method is provided for training a Deep Neural Network (DNN) for acoustic modeling in speech recognition. The method includes reading central frames and side frames as input frames from a memory. The side frames are preceding side frames preceding the central frames and/or succeeding side frames succeeding the central frames. The method further includes executing pre-training for only the central frames or both the central frames and the side frames and fine-tuning for the central frames and the side frames so as to emphasize connections between acoustic features in the central frames and units of the bottom layer in hidden layer of the DNN.
机译:提供了一种用于训练用于语音识别中的声学建模的深度神经网络(DNN)的方法。该方法包括从存储器读取中心帧和侧帧作为输入帧。侧架是在中央架之前的前侧架和/或在中央架之后的后侧架。该方法还包括仅对中央框架或中央框架和侧框架两者执行预训练,并对中央框架和侧框架进行微调,以便强调中央框架和单元的声学特征之间的连接。 DNN的隐藏层中的最底层。

著录项

  • 公开/公告号US9842610B2

    专利类型

  • 公开/公告日2017-12-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION;

    申请/专利号US201514752323

  • 发明设计人 GAKUTO KURATA;

    申请日2015-06-26

  • 分类号G10L15/10;G10L25/30;G10L15/06;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:58:21

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