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1.
提出了一种基于动态加权的数据选取方法, 并应用到连续语音识别的声学模型区分性训练中. 该方法联合后验概率和音素准确率选取数据, 首先, 采用后验概率的Beam算法裁剪词图, 在此基础上依据候选词所在候选路径的错误率, 基于后验概率动态的赋予候选词不同的权值; 其次, 通过统计音素对之间的混淆程度, 给易混淆音素对动态地加以不同的惩罚权重, 计算音素准确率; 最后, 在估计得到弧段期望准确率分布的基础上, 采用高斯函数形式对所有竞争弧段的期望音素准确率软加权.实验结果表明, 与最小音素错误准则相比, 该动态加权方法识别准确率提高了0.61%, 可有效减少训练时间. 相似文献
2.
3.
为了克服因数据不足,而造成较难提取稳定的长时特征的问题,提出了一种基于群稀疏约束的混合判别分析方法。该方法首先采用高斯混合模型描述数据的分布,在此基础上利用二次变分的形式进行群稀疏的表示,得到基于群稀疏约束的混合判别分析目标函数。接着,通过定义模糊响应矩阵(blurred response matrix),有效地结合最优化得分方法求解判别分析变换矩阵。最后,拼接相邻帧梅尔滤波器组输出组成超矢量,采用变换矩阵进行变换降维,提取时频特征。实验结果表明,本文方法能够得到稀疏的变换矩阵,相比于PLDA(Penalized LDA)和SLDA(Sparse LDA)判别分析方法,识别准确率分别提高了0.71%和1.53%,且在数据不足的条件下,本文方法能获得更高的识别性能。 相似文献
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7.
卷积神经网络表征可视化研究综述 总被引:2,自引:0,他引:2
近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,由于分布式的特征编码和越来越复杂的模型结构,人们始终无法准确理解卷积神经网络模型内部知识表示,以及促使其做出特定决策的潜在原因.另一方面,卷积神经网络模型在一些高风险领域的应用,也要求对其决策原因进行充分了解,方能获取用户信任.因此,卷积神经网络的可解释性问题逐渐受到关注.研究人员针对性地提出了一系列用于理解和解释卷积神经网络的方法,包括事后解释方法和构建自解释的模型等,这些方法各有侧重和优势,从多方面对卷积神经网络进行特征分析和决策解释.表征可视化是其中一种重要的卷积神经网络可解释性方法,能够对卷积神经网络所学特征及输入–输出之间的相关关系以视觉的方式呈现,从而快速获取对卷积神经网络内部特征和决策的理解,具有过程简单和效果直观的特点.对近年来卷积神经网络表征可视化领域的相关文献进行了综合性回顾,按照以下几个方面组织内容:表征可视化研究的提起、相关概念及内容、可视化方法、... 相似文献
8.
着眼于我国深部盐岩能源地下储备可行性分析,针对湖北省云应盐矿盐岩层薄、富含不可溶或难溶夹层的沉积特点,开展该地区层状盐岩构造中能源储库密闭性综合研究。其一是层状盐岩体中盐岩–硬石膏界面力学特性室内试验研究,包括直剪试验、间接拉伸试验和界面微观分析试验。结果表明,层状盐岩体中盐岩–硬石膏界面具有较强的黏结力,不是一个弱面,这十分有利于盐岩溶腔的密闭性和稳定性。其二是现场盐岩层钻孔高压压水试验,对盐岩层渗透的规律性、盐岩的封闭性以及围岩的承载能力开展研究。综合层状盐岩室内和现场试验的成果表明:湖北省云应地区层状盐岩构造满足盐岩溶腔型地下能源储库的密闭性要求。 相似文献
9.
对传统的单晶炉加热电源进行了改进和升级,将数字控制器80C196KB融入到单晶炉加热电源的控制当中,利用模拟技术、微机控制技术实现了对控温精度要求很高的直拉单晶炉温度控制系统的设计.结果表明系统的控制精度提高,能够实现对电源输出功率的实时自动调节. 相似文献
10.