一阶差分,作为后续神经网络语音识别系统的输入 数据。 接着研究了基于反向传播算法 神经网络的语音识别,采用基于 与 一阶差分混合参数的语音识别方法,可以更好地表现语音的特征,并对识别系统中的 神经网络进行了优化,缩短了训练时间,提高了识别性能。 深度学习算法中的限制玻尔兹曼机 , 模型相对比 较容易学习,这种模...
传统的语音识别技术以模板匹配法为主要方法,现代语音识别技术以神经网络为主要发展趋势.人工神经网络模拟了人类神经元活动原理,具有自学习,联想,对比,推理和概括能力,它为解决语音识别这样的一个复杂的模式分类问题提供了新的途径.深度学习是近年来新兴的一门机器学习子领域,该领域主要是探讨包含多层结点的人工神经网络的...
什么是transformer | Transformer是一种深度学习模型架构,最初由Google的研究团队于2017年提出,用于解决自然语言处理(NLP)中的序列到序列(Seq2Seq)问题。Transformer模型的核心是self-attention机制,能够高效地学习输入序列中的长距离依赖关系。 与传统的RNN和CNN不同,Transformer采用了一种基于注意力机制的方法来处理输入...