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J-GLOBAL ID：202202218005042499   整理番号：22A0992926

改良CNN音声認識に基づく研究【JST・京大機械翻訳】

RESEARCH OF SPEECH RECOGNITION BASED ON IMPROVED CNN

著者 (3件)： Xu Longfei (東華大学信息科学与技術学院 上海 201620) ,  Zhang Lei (東華大学信息科学与技術学院 上海 201620) ,  Yu Jinming (東華大学信息科学与技術学院 上海 201620)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 39  号： 1  ページ： 119-125  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： コンボリューションニューラルネットワークの音声認識における認識率が低いという問題に対して、配列の最大部分列理論を結合し、真のデータと予測データを2つの配列と見なし、両者の最大部分列を計算し、ユークリッド距離を用いてMSLoss損失関数を計算した。適応コンボリューションカーネルACKSアルゴリズムを提案して,ネットワーク伝搬によって動的にコンボリューションカーネルのサイズを変更して,異なる段階におけるデータ特性の抽出効果を改善するために,適応コンボリューションカーネルACKSアルゴリズムを提示した。改良ネットワーク構造を設計して,改良ネットワークと循環ニューラルネットワークと長い短期記憶ニューラルネットワークの間の認識比率と計算時間の比較は,改良モデルが,2%の実行時間を減少して,3%の誤認識比率を減少することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *音声認識 ,  畳込み ,  損失関数 ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  改良 ,  認識 ,  比率 ,  ネットワーク構造
準シソーラス用語： 短期記憶 ,  実行時間 ,  認識率 ,  Euclid距離 ,  誤認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： CNN ,  音声認識 ,  研究