[发明专利]一种基于分层循环神经网络语言模型的语音识别方法在审
| 申请号： | 201611059843.4 | 申请日： | 2016-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN106782518A | 公开（公告）日： | 2017-05-31 |
| 发明（设计）人： | 夏春秋 | 申请（专利权）人： | 深圳市唯特视科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/16 | 分类号： | G10L15/16;G10L15/183;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市高新技术产业园*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明中提出的一种基于分层循环神经网络语言模型的语音识别方法，其主要内容包括使用RNN的字符级语言建模、用外部时钟和复位信号扩展RNN结构、具有分级RNN的字符级语言建模、进行语音识别，其过程为，先使用RNN的字符级语言建模，接着用外部时钟和复位信号扩展RNN结构，具有分级RNN的字符级语言建模，最后进行语音识别。本发明用基于分层循环神经网络语言模型替换传统的单时钟RNN字符级语言模型，具有更好的识别精度，降低了参数的数量；语言模型词汇量大，需要的存储空间更小；分层语言模型可以被扩展以处理更长时期的信息，例如句子，主题或其他上下文。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分层 循环 神经网络 语言 模型 语音 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于分层循环神经网络语言模型的语音识别方法，其特征在于，主要包括使用RNN的字符级语言建模(一)；用外部时钟和复位信号扩展RNN结构(二)；具有分级RNN的字符级语言建模(三)；进行语音识别(四)。
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