【摘 要】
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针对不同声学特征之间的信息互补性以及声学建模中各任务间的关联性,提出了一种多特征关联的深层神经网络声学建模方法,该方法首先借鉴深层神经网络（deep neural network,DNN）
【机 构】
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解放军信息工程大学信息系统工程学院
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针对不同声学特征之间的信息互补性以及声学建模中各任务间的关联性,提出了一种多特征关联的深层神经网络声学建模方法,该方法首先借鉴深层神经网络（deep neural network,DNN）多模态以及多任务学习思想,通过共享DNN部分隐含层为不同特征声学模型间建立关联,从而挖掘不同学习任务间隐含的共同解释性因素,实现知识迁移以及性能的相互促进;其次利用低秩矩阵分解方法减少模型估计参数的数量,加快模型训练速度,并对不同特征的识别结果采用ROVER（recognizer output voting error
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