Detta dokument beskriver utvidgningen och optimeringen av vårt tidigare arbete med mycket djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) för effektiv igenkänning av bullriga tal i Aurora 4 uppgiften. Det lämpliga antalet konvolutionslager, filtrens storlek, sammanslagning av funktioner och inmatningskartor är alla modifierade: filter- och poolningsstorlekarna minskas och dimensionerna på inmatningsfunktionskartor utökas så att fler konvolutionsskikt kan läggas till. Dessutom utvecklas lämpliga strategier för val av inmatnings- och inmatningsfunktioner. Dessutom utvecklas en anpassningsram med hjälp av gemensam utbildning av mycket djupa CNN med hjälpfunktioner i-vector och fMLLR-funktioner. Dessa ändringar ger betydande sänkningar av felfrekvensen jämfört med det standard CNN som används som baslinje. Slutligen kombineras det mycket djupa CNN med en akustisk LSTM-RNN-modell och det visas att statsviktad logsannolikhetskombination i ett gemensamt akustiskt modellavkodningssystem är mycket effektivt. På Aurora 4 uppgiften, den mycket djupa CNN uppnår en WER på 8,81%, ytterligare 7,99% med extra funktion gemensamma utbildning, och 7,09% med LSTM-RNN gemensamma avkodning.
Qian m.fl. REF använde mycket djupa CNNs för effektiv erkännande av bullriga tal.
Very deep convolutional neural networks for robust speech recognition
{'venue': '2016 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT)', 'journal': '2016 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}