【摘 要】
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针对当前卷积神经网络（CNN）模型中池化层关键语音特征提取效率低下的问题，提出一种基于POWER8架构的动态自适应池化（DA—Pooling）算法。在深度学习工具Caffe上实现CNN模型，输入经过
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针对当前卷积神经网络（CNN）模型中池化层关键语音特征提取效率低下的问题，提出一种基于POWER8架构的动态自适应池化（DA—Pooling）算法。在深度学习工具Caffe上实现CNN模型，输入经过卷积层的梅尔域滤波带系数，提取局部相邻语音的特征数据，通过计算Spearman相关系数确定数据问的相关程度。根据特征权重对具有不同相关性的语音数据动态分配池化算法，以提高池化层对不同相关性数据的适应能力。DA＋Pooling利用POWER8的高效浮点运算和多线程并行计算优势，提高了海量语音数据的处理效率。实验结
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