Konvolutionella neurala nätverk är känsliga för okända bullriga tillstånd i testfasen och deras prestanda försämras för bullriga data klassificering uppgift inklusive bullriga taligenkänning. I denna forskning, en ny convolutional neural network (CNN) modell med data osäkerhet hantering, kallas NCNN (Neutrosophic Convolutional Neural Network), föreslås för klassificering uppgift. Här används talsignaler som ingångsdata och deras buller modelleras som osäkerhet. I denna uppgift, med talspektrogram, föreslås en definition av osäkerhet i neutrosofisk (NS) domän. Osäkerhet beräknas för varje tidsfrekvenspunkt för talspektrogram som en pixel. Därför skapas osäkerhetsmatris med samma storlek av spektrogram i NS-domänen. I nästa steg föreslås en CNN-klassificeringsmodell med två parallella vägar. Talspektrogram används som ingång till den första sökvägen och osäkerhetsmatrisen för den andra sökvägen. Utgångarna från två banor kombineras för att beräkna den slutliga utgången av klassificeringen. För att visa hur effektiv den föreslagna metoden är har den jämförts med konventionell CNN på de isolerade orden i Aurora2-datasetet. Den föreslagna metoden uppnår den genomsnittliga noggrannheten på 85,96 i bullriga tågdata. Den är robustare mot buller med noggrannheter 90, 88 och 81 i testuppsättningarna A, B respektive C. Resultaten visar att den föreslagna metoden överträffar konventionella CNN med en förbättring på 6, 5 respektive 2 procent i testuppsättning A, testuppsättning B respektive testuppsättning C. Det innebär att den föreslagna metoden är mer robust mot bullriga data och hantera dessa data effektivt.
I REF hävdade författarna att traditionella neurala nätverk som använder talklassificering är känsliga för olika bullriga tillstånd.
A Convolutional Neural Network model based on Neutrosophy for Noisy Speech Recognition
{'venue': '2019 4th International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (IPRIA)', 'journal': '2019 4th International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (IPRIA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}