基于LSTMP语音识别方法的研究与改进

卢阳孙宝山孙由玉

天津工业大学;

摘要：

当前LSTMP是基于LSTM增加了Projection层,并将这个层连接到LSTM的输入,通过循环连接投影层,对高维度的信息进行降维,减小细胞单元的维度,从而减小相关参数矩阵的参数数目.但LSTMP网络结构的缺点在于Projection层的输出需要完成两个功能,既需要充当历史信息,又需要作为下一层的输入.针对以上问题,笔者提出了一种Re-dimension的方法,让网络自己选择一部分参数作为历史信息,并获得了一定程度的提升.采用该方法后,能提高语音识别率相对4-5％左右.

关键词：长短时记忆LSTM、降维、语音识别

所属期刊栏目：3

分类号：TN912.34

在线出版日期：2019-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：19-21