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深度神经网络音素识别系统及其隐藏层研究

【摘要】:经过近半个世纪的积累和酝酿,语音识别技术在最近几年达到了大规模商业应用水平。而最近五年来,深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的出现给语音识别带来了新的突破。尽管深度神经网络在语音领域取得了巨大的成功,但其内在的机制及原理目前仍不清楚。本研究通过初步探索深度神经网络的隐藏层的功能与作用来研究这一问题,探索深度神经网络隐藏层与语音生成感知机理(音素的发音位置)之间的关系。本工作首先分别构建了汉语、英语、日语三种语言的深度神经网络音素识别系统,为了后续实验有可对比性,三个网络的结构配置均相同,采用目前同用的7层,2048节点/层的结构。根据数据库的可靠程度,选取英语和日语的深度神经网络进行隐藏层研究。由于神经网络的某一隐藏层无法被单独研究,所以本研究采用去掉一层或替换一层的方法,通过识别结果的变化,来反推被去层或被换层的作用。我们分别对英语和日语进行了去层实验,并用日语网络隐藏层对应替换英语隐藏层进行了换层实验。从分析结果可以看出,神经网络的不同隐藏层主要负责的音素可以大致按照发音位置进行分类:较低层主要负责后元音,较高层主要负责前元音;神经网络的第二层对发音约束位置靠前的辅音更敏感,而其余的辅音更依赖中间层。换层实验说明上述结论在不同的语言间存在共通性。本工作作为对深度神经网络隐藏层的初步研究,只是作了简单的定性分析,在同类领域中,本研究提出一种新颖的方法来分析神经网络的隐藏层,第一次将研究重点放在深度神经网络的每一隐藏层上;第一次将人的发音机理加入深度神经网络,并通过实验方法探索两者间的关系。要想探究DNN表征机制,其内部隐藏层的功能,还需要未来的进一步研究。

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