Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har visat framgång i att uppnå översättningsinvariant för många bildbehandlingsuppgifter. Framgången beror till stor del på användningen av lokal filtrering och maxpoolning i CNN-arkitekturen. I detta dokument föreslår vi att CNN ska tillämpas på taligenkänning inom ramen för hybriden NN-HMM-modell. Vi föreslår att man använder lokal filtrering och maxpoolning i frekvensdomänen för att normalisera högtalarvariansen för att uppnå högre taligenkänningsprestanda med flera högtalare. I vår metod, ett par lokala filtrering lager och max-pooling skikt läggs i den lägsta änden av neurala nätverket (NN) för att normalisera spektral variationer av talsignaler. I våra experiment, den föreslagna CNN-arkitekturen utvärderas i en högtalare oberoende taligenkänning uppgift med hjälp av standard TIMIT datauppsättningar. Experimentella resultat visar att den föreslagna CNN-metoden kan uppnå en relativ felreduktion på över 10 % i de centrala TIMIT-testuppsättningarna vid jämförelse med en vanlig NN med samma antal dolda lager och vikter. Våra resultat visar också att det bästa resultatet av den föreslagna CNN-modellen är bättre än tidigare publicerade resultat på samma TIMIT-testuppsättningar som använder en förtränad djup NN-modell.
En av de mest kända studier som visar kapaciteten hos CNN för denna uppgift är REF, där en hybrid CNN-HMM modell med hjälp av lokal filtrering och max-pooling i frekvensdomänen föreslås för att hantera den translationella invariance problem som finns i andra DNN.
Applying Convolutional Neural Networks concepts to hybrid NN-HMM model for speech recognition
{'venue': '2012 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2012 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}