XJIPC OpenIR

Browse/Search Results:  1-10 of 10 Help

Selected(0)Clear Items/Page:    Sort:
双向长短时记忆模型训练中的空间平滑正则化方法研究 期刊论文
电子与信息学报, 2019, 卷号: 41, 期号: 3, 页码: 544-550
Authors:  李文洁;  葛凤培;  张鹏远;  颜永红
Adobe PDF(981Kb)  |  Favorite  |  View/Download:25/0  |  Submit date:2019/03/18
语音信号处理  空间平滑  双向长短时记忆模型(LSTM)  正则化  过拟合  
基于深度学习的蛋白质相互作用预测研究 学位论文
硕士, 北京: 中国科学院大学, 2018
Authors:  王延斌
Adobe PDF(2046Kb)  |  Favorite  |  View/Download:171/0  |  Submit date:2018/07/06
蛋白质相互作用  深度学习  长短时记忆模型  位置特异性打分矩阵  
基于对抗训练策略的语言模型数据增强技术 期刊论文
自动化学报, 2018, 卷号: 44, 期号: 5, 页码: 891-900
Authors:  张一珂;  张鹏远;  颜永红
Adobe PDF(1592Kb)  |  Favorite  |  View/Download:50/0  |  Submit date:2018/06/13
数据增强  语言模型  生成对抗网络  强化学习  语音识别  
基于改进主题分布特征的神经网络语言模型 期刊论文
电子与信息学报, 2018, 卷号: 40, 期号: 1, 页码: 219-225
Authors:  刘畅;  张一珂;  张鹏远;  颜永红
Adobe PDF(749Kb)  |  Favorite  |  View/Download:68/0  |  Submit date:2018/02/25
语音识别  语言模型  隐含狄利克雷分布  长短时记忆  
基于注意力LSTM和多任务学习的远场语音识别 期刊论文
清华大学学报(自然科学版), 2018, 卷号: 58, 期号: 3, 页码: 249-253
Authors:  张宇;  张鹏远;  颜永红
Adobe PDF(707Kb)  |  Favorite  |  View/Download:135/0  |  Submit date:2018/05/02
语音识别  长短时记忆  声学模型  注意力机制  多任务学习  
深度神经网络在维汉机器翻译中的应用研究 学位论文
博士, 北京: 中国科学院大学, 2017
Authors:  孔金英
Adobe PDF(2587Kb)  |  Favorite  |  View/Download:97/0  |  Submit date:2017/09/26
维汉机器翻译  深度神经网络  调序模型  未登录词  神经机器翻译  
调序规则表的深度过滤研究 期刊论文
计算机科学与探索, 2017, 卷号: 11, 期号: 5, 页码: 785-793
Authors:  孔金英;  李晓;  王磊;  杨雅婷;  罗延根
Adobe PDF(790Kb)  |  Favorite  |  View/Download:98/1  |  Submit date:2016/06/02
自动编码机  过滤模型  调序规则表  机器翻译  
基于注意力LSTM和多任务学习的远场语音识别 会议论文
, 中国江苏连云港, 2017-10-11
Authors:  张宇;  张鹏远;  颜永红
Adobe PDF(1008Kb)  |  Favorite  |  View/Download:24/0  |  Submit date:2018/06/08
远场语音识别  长短时记忆  声学模型  注意力机制  多任务学习  
基于递归神经网络的语音识别快速解码算法 期刊论文
电子与信息学报, 2017, 卷号: 39, 期号: 4, 页码: 930-937
Authors:  张舸;  张鹏远;  潘接林;  颜永红
Adobe PDF(371Kb)  |  Favorite  |  View/Download:64/0  |  Submit date:2017/05/12
语音识别  递归神经网络  解码器  跳帧计算  
基于BLSTM的语音识别解码优化算法 会议论文
, 中国黑龙江哈尔滨, 2017-09-22
Authors:  邬龙;  黎塔;  王丽;  颜永红
Adobe PDF(365Kb)  |  Favorite  |  View/Download:32/0  |  Submit date:2018/06/11
双向长短时记忆神经网络(bidirectional Long Short-term Memory  Blstm)如今已经广泛用于自动语音识别(automatic Speech Recognition  Asr)[1]的声学建模。虽然1其较传统的声学建模方法有很大优势但是需要用到整句递归计算每一帧的后验概率  解码延迟和实时率无法得到有效保证  因而限制了这种神经网络在实时场景中的应用。为 此  本文在上下文相关块(Context Sensitive Chunk  Csc) 解码算法的基础上  提出一种基于状态拷贝的csc 改进算法  即cpsc 算法。实验表明  该方法能够在精度不损失的情况下取得0.3~0.4倍的加速。