基于PRe LU的DNN-LSTM混合神经网络在语音识别中的研究

作者：李明; 徐海青; 吴立刚; 浦正国

来源：福建茶叶, 2018, 40(12): 301.

• 深度神经网络
• 长短时记忆网络
• 语音识别
• 激活函数
• 训练
• 识别准确率

深度神经网络(DNN)和长短时记忆网络(LSTM)是目前语音识别中常用的两种深度学习神经网络,基于DNN神经网络的语音识别模型具有远优于传统的高斯混合型(GMM-HMM)语音识别模型的识别准确率,而LSTM神经网络具有比一般的DNN神经网络更高的识别准确率,不过LSTM神经网络训练时间较长。本文介绍一种基于PRe LU激活函数的DNN-LSTM混合神经网络的研究,通过实验发现基于该混合神经网络语音识别模型具有训练速度更快、识别准确率更高的优点。

• 单位
  安徽继远软件有限公司; 国网安徽省电力有限公司