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解析深度学习:语音识别实践 评分:

1 简介1 1.1 自动语音识别:更好的沟通之桥 1 1.1.1 人类之间的交流 2 1.1.2 人机交流 2 1.2 语音识别系统的基本结构 4 1.3 全书结构 6 1.3.1 第一部分:传统声学模型6 1.3.2 第二部分:深度神经网络6 1.3.3 第三部分:语音识别中的DNN-HMM 混合系统7 1.3.4 第四部分:深度神经网络中的特征表示学习 7 1.3.5 第五部分:高级的深度模型 7 第一部分传统声学模型9 2 混合高斯模型10 2.1 随机变量10 2.2 高斯分布和混合高斯随机变量11 2.3 参数估计13 2.4 采用混合高斯分布对语音特征建模 15 3 隐马尔可夫模型及其变体17 3.1 介绍17 3.2 马尔可夫链19 3.3 序列与模型 20 3.3.1 隐马尔可夫模型的性质21 3.3.2 隐马尔可夫模型的仿真22 3.3.3 隐马尔可夫模型似然度的计算22 3.3.4 计算似然度的高效算法24 3.3.5 前向与后向递归式的证明25 3.4 期望zui大化算法及其在学习HMM 参数中的应用 26 3.4.1 期望zui大化算法介绍 26 3.4.2 使用EM 算法来学习HMM 参数——Baum-Welch 算法 28 3.5 用于解码HMM 状态序列的维特比算法32 3.5.1 动态规划和维特比算法32 3.5.2 用于解码HMM 状态的动态规划算法33 3.6 隐马尔可夫模型和生成语音识别模型的变体35 3.6.1 用于语音识别的GMM-HMM 模型 36 3.6.2 基于轨迹和隐藏动态模型的语音建模和识别37 3.6.3 使用生成模型HMM 及其变体解决语音识别问题 38 第二部分深度神经网络41 4 深度神经网络42 4.1 深度神经网络框架42 4.2 使用误差反向传播来进行参数训练 45 4.2.1 训练准则 45 4.2.2 训练算法46 4.3 实际应用50 4.3.1 数据预处理51 4.3.2 模型初始化52 4.3.3 权重衰减52 4.3.4 丢弃法 53 4.3.5 批量块大小的选择55 4.3.6 取样随机化56 4.3.7 惯性系数 57 4.3.8 学习率和停止准则58 4.3.9 网络结构59 4.3.10 可复现性与可重启性 59 5 高级模型初始化技术61 5.1 受限玻尔兹曼机61 5.1.1 受限玻尔兹曼机的属性63 5.1.2 受限玻尔兹曼机参数学习66 5.2 深度置信网络预训练 69 5.3 降噪自动编码器预训练71 5.4 鉴别性预训练74 5.5 混合预训练75 5.6 采用丢弃法的预训练 75 第三部分语音识别中的深度神经网络–隐马尔可夫混合模型77 6 深度神经网络–隐马尔可夫模型混合系统78 6.1 DNN-HMM 混合系统 78 6.1.1 结构78 6.1.2 用CD-DNN-HMM 解码80 6.1.3 CD-DNN-HMM 训练过程81 6.1.4 上下文窗口的影响83 6.2 CD-DNN-HMM 的关键模块及分析 85 6.2.1 进行比较和分析的数据集和实验85 6.2.2 对单音素或者三音素的状态进行建模 87 6.2.3 越深越好88 6.2.4 利用相邻的语音帧89 6.2.5 预训练 90 6.2.6 训练数据的标注质量的影响 90 6.2.7 调整转移概率 91 6.3 基于KL 距离的隐马尔可夫模型91 7 训练和解码的加速93 7.1 训练加速93 7.1.1 使用多GPU 流水线反向传播94 7.1.2 异步随机梯度下降97 7.1.3 增广拉格朗日算法及乘子方向交替算法100 7.1.4 减小模型规模 101 7.1.5 其他方法102 7.2 加速解码103 7.2.1 并行计算103 7.2.2 稀疏网络105 7.2.3 低秩近似107 7.2.4 用大尺寸DNN 训练小尺寸DNN108 7.2.5 多帧DNN 109 8 深度神经网络序列鉴别性训练111 8.1 序列鉴别性训练准则 111 8.1.1 zui大相互信息 112 8.1.2 增强型MMI 113 8.1.3 zui小音素错误/状态级zui小贝叶斯风险114 8.1.4 统一的公式115 8.2 具体实现中的考量116 8.2.1 词图产生116 8.2.2 词图补偿117 8.2.3 帧平滑 119 8.2.4 学习率调整119 8.2.5 训练准则选择 120 8.2.6 其他考量120 8.3 噪声对比估计 121 8.3.

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上传时间:2018-07 大小:132.68MB