I den här artikeln undersöker vi igenkännandet av tal som yttrats av en person med artikulationsstörning till följd av atetoid cerebral pares baserad på en robust funktionsextraktionsmetod med hjälp av förtränade konvolutiva flaskhalsnätverk (CBN). Generellt sett är mängden taldata från en person med artikulationsstörning begränsad eftersom deras börda är stor på grund av belastning på talmusklerna. Därför tenderar en tränad CBN att överbesitta för en liten corpus av träningsdata. I vårt tidigare arbete, de experimentella resultaten visade taligenkänning med hjälp av funktioner som extraherats från CBNs överträffade konventionella funktioner. Dock beror igenkänningsnoggrannheten starkt på de initiala värdena för konvolutionskärnorna. För att förhindra överutrustning i nätverken introducerar vi i detta dokument en förutbildningsteknik med hjälp av en konvolutionell begränsad Boltzmann maskin (CRBM). Genom ordigenkänningsförsök bekräftade vi dess överlägsenhet i jämförelse med konvolutionella nätverk utan förutbildning.
Takashima m.fl. I REF föreslogs ett nytt system för extrahering av funktioner med hjälp av konvolutionella flaskhalsnätverk för dysarthrisk taligenkänning.
Feature extraction using pre-trained convolutive bottleneck nets for dysarthric speech recognition
{'venue': '2015 23rd European Signal Processing Conference (EUSIPCO)', 'journal': '2015 23rd European Signal Processing Conference (EUSIPCO)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}