Långtidsminne (LSTM) recidiverande neurala nätverk (RNN) har visat sig ge state-of-the-art prestanda på många taligenkänning uppgifter, eftersom de kan ge den lärt dynamiskt föränderliga kontextuella fönster i all sekvens historia. Å andra sidan har de konvolutionella neurala nätverken (CNN) medfört betydande förbättringar för djupt feed-forward neurala nätverk (FFNN), eftersom de bättre kan minska spektral variation i ingångssignalen. I detta dokument föreslås en nätverksarkitektur som kallas konvolutional recidiverande neurala nätverk (CRNN) genom att kombinera CNN och LSTM RNN. I de föreslagna CRNN:erna organiseras varje talram, utan intilliggande sammanhangsramar, som ett antal lokala funktionsfixar längs frekvensaxeln, och sedan utförs ett LSTM-nätverk på varje funktionsfix längs tidsaxeln. Vi tränar och jämför FFNNs, LSTM RNNs och de föreslagna LSTM CRNNs vid olika antal konfigurationer. Experimentella resultat visar att LSTM CRNN:erna kan överskrida den senaste taligenkänningen.
I REF föreslås en nätverksarkitektur av konvolutionella återkommande neurala nätverk (CRNN) för stor ordförråd taligenkänning genom att kombinera CNN och LSTM-RNN.
Long Short-Term Memory based Convolutional Recurrent Neural Networks for Large Vocabulary Speech Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}