根据给定的文件信息，本篇文档主要介绍了基于RBM（受限玻尔兹曼机）的深层神经网络在音素识别领域的应用方法。为了深入解析这篇文档所蕴含的知识点，我们将从以下几个方面进行详细的说明。
要了解什么是受限玻尔兹曼机（RBM）。受限玻尔兹曼机是一种概率神经网络模型，它是一种基于能量的模型，能够学习输入数据的联合概率分布。RBM由多层神经元组成，其中一层是可见层，用来接收输入数据，另一层是隐藏层，用于特征学习。RBM 的核心优势在于其能够通过无监督学习的方式对数据进行有效编码，进而提取出数据中的关键特征。
接着，文档中提到的深层神经网络是相对于传统浅层神经网络而言的，它通过增加更多的隐藏层来构建，可以提取更深层次的特征和模式。在音素识别任务中，深层网络可以更好地捕捉语音信号中的时间序列特征，提升音素的识别精度。
音素识别是语音识别领域的核心任务之一，它旨在将语音中的最小语音单位音素准确地识别出来。音素是语言中不能再分割的音位实体，不同的语言和方言具有不同的音素集合。音素识别的准确程度直接影响到最终语音识别的效果。
在这篇文档中，作者提出了一种基于RBM的深层神经网络音素识别方法。具体来说，可能的做法是首先利用RBM预训练深层神经网络的各层权重，这个过程是一个无监督的学习过程。通过RBM预训练，网络能够捕捉到输入数据的内在分布特征，为后续的监督学习打下良好的基础。随后，可以在预训练的基础上对网络进行微调，应用有监督学习算法对网络进行训练，使得网络输出的音素识别结果更符合真实情况。
文档提及的作者陈启、张文林、牛彤、李碧城，他们可能在研究中进行了实证分析和实验，对比分析了基于RBM的深层神经网络与其他音素识别方法在性能上的差异。通过实验，研究者们验证了该方法在音素识别上的可行性和有效性。
文章发表于《信息工程大学学报》2013年第14卷第5期，并提供了链接（***），供读者进一步查找阅读。可以推断，这篇学术论文经过同行评审，发表在具有专业认可度的期刊上，其研究结果是经过验证的，具有一定的学术价值和应用前景。
需要注意的是，文档中由于OCR扫描技术的原因，可能会存在一些文字识别错误或漏识别的情况。这可能会对理解文档的细节造成一定的困难，需要读者在阅读时结合上下文进行合理推断，确保理解的准确性。
总结来说，文档《一种基于RBM的深层神经网络音素识别方法.pdf》详细介绍了利用受限玻尔兹曼机预训练的深层神经网络进行音素识别的方法。该方法的优势在于能够更准确地提取音素特征，提升音素识别的精确度，进而有望提高整体的语音识别性能。研究者们通过实际研究和实验验证了该方法的有效性，并将研究成果发表在学术期刊上，供同行学者参考与交流。
