【摘 要】
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在语音识别研究中,为了消除特征之间的相关性,将稀疏表示引入到模式识别中;针对深度神经网络忽略了输入数据空间位置信息的缺点,将卷积神经网络引入到模式识别中,构建了基于
【机 构】
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青海师范大学,藏文信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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青海省自然科学基金(2016-ZJ-904);国家自然科学基金(61662062,61462072)
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在语音识别研究中,为了消除特征之间的相关性,将稀疏表示引入到模式识别中;针对深度神经网络忽略了输入数据空间位置信息的缺点,将卷积神经网络引入到模式识别中,构建了基于稀疏表示的卷积神经网络。由于经过稀疏编码后的特征互不相关,可以更有效地表示样本数据,而卷积神经网络能有效利用空间信息。因此,基于稀疏表示的卷积神经网络能大幅提升系统识别性能。该研究通过对稀疏编码和卷积神经网络现状的研究,对两种方法进行了总结。
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