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CNN 在语音识别中的应用

3 这种小kernel ,也可以采用 Residual 连接等方式来提升其性能,而卷积神经网络的层数、滤波器个数等都会显著影响整个模型的建模能力,在不同规模的语音训练数据库上,百度需要采用不同规模的 DeepCNN...因此,百度认为:1)在模型结构中,DeepCNN 帮助模型具有很好的在时频域上的平移不变性,从而使得模型更加鲁棒(抗噪性);2)在此基础上,DeepLSTM 则与 CTC 一起专注于序列的分类,通过 LSTM...3)在 DeepCNN 研究中,其卷积结构的时间轴上的感受野,以及滤波器的个数,针对不同规模的数据库训练的语音识别模型的性能起到了非常重要的作用。...5)基于DeepCNN 的端对端语音识别引擎,也在一定程度上增加了模型的计算复杂度,通过百度自研的硬件,也使得这样的模型能够为广大语音识别用户服务。

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