【摘 要】
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为了解决传统卷积神经网络在识别中文语音时预测错误率较高、泛化性能弱的问题,首先以深度卷积神经网络(DCNN)-连接时序分类(CTC)为研究对象,深入分析了不同卷积层、池化层以
【机 构】
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江南大学机械工程学院,苏州工业职业技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51375209),江苏省“六大人才高峰”计划项目(ZBZZ-012),江苏省研究生创新计划项目(KYCX18_0630,KYCX18_1846),高等学校学科创新引智计划项目(B18027)
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为了解决传统卷积神经网络在识别中文语音时预测错误率较高、泛化性能弱的问题,首先以深度卷积神经网络(DCNN)-连接时序分类(CTC)为研究对象,深入分析了不同卷积层、池化层以及全连接层的组合对其性能的影响;其次,在上述模型的基础上,提出了多路卷积神经网络(MCNN)-连接时序分类(CTC),并联合SENet提出了深度SE-MCNN-CTC声学模型,该模型融合了MCNN与SENet的优势,既能加强卷积神经网络的深层信息的传递、避免梯度问题,又可以对提取的特征图进行自适应重标定。最终实验结果表明:SE-MCN
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