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度学习_句子模型方法_谢琼_知识融合_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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好, 这个结果比基于 GMM- HMM 的方法好很多。 这些工作的意义是重要而 深远的。 它表明了我们可以从一个现有的多语种 DNN 中快速构建出一个性能 良好的新语种 DNN 识别器。 最大的好处莫过于我们只需要目标语言少量的训 练数据, 虽然有更多的数据可以进一步地提高性能。 这个多任务的学习方法可 以降低无监督预训练阶段的需求, 并且可以用更少的迭代次数进行训练。 对这 些工作进行推广, 就可以高效地构建一个通用语言的语音识别系统。 这样的系 统不仅能够识别许多语言以及提高每种语言的识别精度, 还能够通过简单地堆 叠 DNN 的 SoftmaX 层扩展到对一种新的语言的支持。 图11. 5 一个用于多语种语音识别的DNN架构 图中词语翻译对照表 Lang 1 Senone 语种1的音素状态 Lang 2 Senone 语种2的音素状态 Lang N Senone 语种N的音素状态 Common iayerS 共享层 MUiti- frame MFCC featUreS 多帧MFCC特征 图11.6是一个与上述模型密切相关的、具有多任务学习能力的深度神经
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