技术总结
一种修正线性深度自编码网络语音识别方法，所述方法首先是采用修正线性单元作为激活函数替换传统的Sigmoid函数对深度自编码网络进行训练，其次是引入L2正则化来优化深度模型训练过程中容易产生的过拟合问题，最后通过逐层贪婪无监督的“预训练”和有监督的“微调”得到具有特征表示的权值进行语音识别。本方法充分利用了深度神经网络强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力，克服了训练中的梯度消失和过拟合问题，提高了系统在噪声环境下的识别精度。
技术研发人员：黄丽霞;张雪英;孙颖;娄英丹
受保护的技术使用者：太原理工大学
文档号码：201611195535
技术研发日：2016.12.22
技术公布日：2017.05.31