[发明专利]多语言深神经网络有效
| 申请号： | 201480025694.2 | 申请日： | 2014-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN105229725B | 公开（公告）日： | 2019-06-25 |
| 发明（设计）人： | J-T·黄;J·李;D·俞;L·邓;Y·宫 | 申请（专利权）人： | 微软技术许可有限责任公司 |
| 主分类号： | G10L15/16 | 分类号： | G10L15/16 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 陈小刚 |
| 地址： | 美国华*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 本文描述了涉及多语言深神经网络(MDNN)的各种技术。MDNN包括多个隐藏层，其中所述多个隐藏层的权重参数的值是在训练阶段期间基于训练数据在多种语言的声学原始特征方面学习的。MDNN进一步包括针对每一目标语言分别训练的softmax层，从而利用使用多种源语言联合训练的隐藏层值。MDNN是能自适应的，使得新softmax层可被添加在现有隐藏层顶上，其中新softmax层对应于新目标语言。 | ||
| 搜索关键词： | 语言 神经网络 | ||
【主权项】：
1.一种语音识别方法，包括：在包括深神经网络(DNN)的自动语音识别(ASR)系统处接收声学信号，所述深神经网络包括至少一个softmax层，所述至少一个softmax层中的每一者对应于不同的语言，所述深神经网络至少部分地基于训练数据来被训练，所述训练数据包括用源语言所讲的话语，所述声学信号包括包含目标语言的词语的所讲话语；从所述声学信号提取多个特征以形成特征向量；将所述特征向量提供给所述深神经网络的输入层，所述深神经网络响应于被提供了所述特征向量而产生输出；以及基于所述深神经网络的输出来标识所述所讲话语中的所述目标语言的词语。
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