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主流神经网络训练的交叉熵准则是对声学数据的每个帧进行分类优化,而连续语音识别是以序列级转录准确性为性能度量。针对这个不同,构建基于序列级转录的端到端语音识别系统。针对低资源语料条件下系统性能不佳的问题,其中模型使用卷积神经网络对输入特征进行处理,选取最佳的网络结构,在时域和频域进行二维卷积,从而改善输入空间中因不同环境和说话人产生的小扰动影响。同时神经网络使用批量归一化技术来减少泛化误差,加速训练。基于大型的语言模型,优化解码过程中的超参数,提高模型建模效果。实验结果表明系统性能提升约24%,优于主流语音识别系统。 相似文献
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在时间序列分类等数据挖掘工作中,不同数据集基于类别的相似性表现有明显不同,因此一个合理有效的相似性度量对数据挖掘非常关键。传统的欧氏距离、余弦距离和动态时间弯曲等方法仅针对数据自身进行相似度公式计算,忽略了不同数据集所包含的知识标注对于相似性度量的影响。为了解决这一问题,提出基于孪生神经网络(SNN)的时间序列相似性度量学习方法。该方法从样例标签的监督信息中学习数据之间的邻域关系,建立时间序列之间的高效距离度量。在UCR提供的时间序列数据集上进行的相似性度量和验证性分类实验的结果表明,与ED/DTW-1NN相比SNN在分类质量总体上有明显的提升。虽然基于动态时间弯曲(DTW)的1近邻(1NN)分类方法在部分数据上表现优于基于SNN的1NN分类方法,但在分类过程的相似度计算复杂度和速度上SNN优于DTW。可见所提方法能明显提高分类数据集相似性的度量效率,在高维、复杂的时间序列的数据分类上有不错的表现。 相似文献
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针对室内环境结构相似的特点,提出一种基于图像序列拓扑关系的移动机器人全局定位算法.首先,提取图像的Gist描述子,并提出一种局部极值算法,将环境划分成若干组不同的图像序列.然后,使用ESN(echo state network)对每一组图像序列在时间上进行双序训练,提取鲁棒的图像序列特征,再利用空间上的双向匹配策略实现图像序列特征的匹配.最后,采用HMM(hidden Markov model)对图像序列间的拓扑关系进行建模,将移动机器人全局定位问题转化成有向无环图中最长路径求解问题,并通过实验对该图像序列划分和序列建模方法进行验证.与基于单帧图像匹配的算法、SeqSLAM算法以及Fast-SeqSLAM算法相比,该算法在室内走廊环境和办公环境中均可实现100%的定位.特别是在室内办公环境中,机器人仅需要运动0.80 m便可以对自身进行准确定位.实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性、较高的定位准确性和定位效率. 相似文献
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