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kmeans算法_何翠仪_k近邻算法 python_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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和语音之间的区分之间进行适当的权衡,再加上“退出”的正则化技术[166],可以获得更好的电话识别性能。这一系列工作进一步指出了在使用卷积和池的混合时域和频域中定义的语音的整个动态模式中,轨迹识别和不变性之间进行权衡的方向。此外,文献[306307312]中最新的研究表明,cnns也有利于大词汇的连续语音识别。他们进一步证明,当卷积层使用大量卷积核或特征映射时,多个卷积层提供了更大的改进。特别是Sainath等人[306]广泛探索了deep cnn的许多变体。结合几种新的方法,deep cnn被证明能在一些大词汇量的语音识别任务中产生最先进的结果。 除了dnn、cnn和dsn以及它们的张量版本之外,还开发了其他用于语音识别的深层模型,并在文献中进行了报道。例如,将多层crf堆叠起来的深结构crf已经被有效地应用于语言识别任务[429]、电话识别任务[410]、自然语言处理中的序列标记任务[428]和语音识别中的置信度校准任务[423]。最近,demuynck和triefenbach[70]开发了深度gmm体系结构,在该体系结构中,提取dnn中导致强大性能的方面,并应用于构建层次gmm。
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