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知识图谱管理之数据模型介绍_孙徳伟_频谱图_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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S 型函数层。 这种映射再一次简化了训练算法, 使其并不偏离 DSN。 如3. 2节的讨论,时域卷积的概念源于延时神经网络(time-deiay neUrai network, TDNN),并作为一种浅层神经网络[202,382]在早期语音识别中得到了发 展。 最近, 研究者发现应用深层架构 (如深度卷积神经网络 CNN) 后, 在高 性能音素识别任务中, 当 HMM 用来处理时间可变性时, 频率域权值共享比之 前类似 TDNN 中的时域权值共享更为有效 (TDNN 不使用 HMM) [1,2,3,81] 。 这些 研究也说明合理的 设计池化 ( PQQiing ) 策略, 并结合 " drQPQUt" 正则化技 术[166] , 可以对声道长度不变性和语音发音之间的区分性进行有效折中, 从而 达到更好的识别结果。 这些工作进一步指出: 使用池化和卷积在混合的时域和 频域里, 对贯穿整个语音动态特性的轨迹区分性和不变性进行折中, 是一个重 要的研究方向此外, 最近的研究报告[306,307,312] 也显示, 大词汇量连续语音识别 也可以从 CNN 中受益。 这些研究进一步说明:
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