深度学习神经网络提升孤立词语音识别性能

本文主要探讨了基于深度学习神经网络的孤立词语音识别技术，由桂林电子科技大学信息与通信学院的研究者王山海、景新幸和杨海燕合作完成。他们针对传统的语音识别系统存在的问题，如训练过程中的局部极小值陷阱和对大量标注数据的依赖，提出了采用自编码器深度学习神经网络作为解决方案。 自编码器深度学习神经网络的关键在于其新颖的学习策略——贪婪逐层预训练。这种方法首先通过预训练阶段，自动学习并提取语音信号的底层特征，这一过程无需预先标注的数据，有助于解决数据标记不足的问题。预训练后，网络进一步通过微调阶段优化这些特征，使其更加适应语音识别任务。 传统的反向传播神经网络和自编码神经网络在此研究中被用于对比实验，结果显示深度学习神经网络在识别准确性上显著优于前者，达到了20.0%的提升。这种提升表明深度学习方法能够更有效地捕捉语音信号的复杂模式，从而提高识别的精度和鲁棒性。 文章还强调了规整网络的作用，它能将不同长度的语音帧特征参数标准化到一个特定的帧结构中，便于后续的分类器处理，这有助于简化处理流程并提高系统的效率。 本文的研究成果对于提高语音识别系统的性能具有重要意义，特别是在资源有限或者数据标注困难的场景下，深度学习神经网络展示了其在语音识别领域的潜在优势。此外，关键词如"语音识别"、"人工神经网络"、"深度学习"、"自编码器"以及"规整网络"都体现了研究的核心技术内容，为后续的研究者提供了重要的参考依据。