[发明专利]基于间距损失函数的神经网络训练方法和装置在审
| 申请号： | 201910521431.5 | 申请日： | 2019-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN110222841A | 公开（公告）日： | 2019-09-10 |
| 发明（设计）人： | 俞凯;钱彦旻;项煦;王帅;黄厚军 | 申请（专利权）人： | 苏州思必驰信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京商专永信知识产权代理事务所(普通合伙) 11400 | 代理人： | 方挺;邓婷婷 |
| 地址： | 215123 江苏省苏州市苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开基于间距损失函数的神经网络训练方法和装置，其中，一种基于间距损失函数的神经网络训练方法，包括：对待训练音频进行预处理并输入至神经网络中，待训练音频具有预设的说话人类别的真实分布；输出待训练音频的说话人类别概率分布；使用归一化处理后的Softmax间距损失函数计算说话人类别的概率分布与真实分布的差距；使用小批量随机梯度下降方法更新神经网络的参数以逐渐减小所有待训练音频的概率分布与真实分布的差距；当达到预设标准时，训练完成并固定神经网络的参数。本申请实施例通过使用一个归一化处理后的鼓励“区分性”的损失函数，可以使得识别性能更好。 | ||
| 搜索关键词： | 间距损失 神经网络训练 神经网络 真实分布 方法和装置 归一化处理 概率分布 预设 预处理 方法更新 函数计算 类别概率 识别性能 随机梯度 损失函数 逐渐减小 标准时 说话 区分性 小批量 输出 申请 | ||
【主权项】：
1.一种基于间距损失函数的神经网络训练方法，包括：对待训练音频进行预处理并输入至神经网络中，所述待训练音频具有预设的说话人类别的真实分布；输出所述待训练音频的说话人类别概率分布；使用归一化处理后的Softmax间距损失函数计算所述说话人类别的概率分布与真实分布的差距；使用小批量随机梯度下降方法更新所述神经网络的参数以逐渐减小所有待训练音频的概率分布与真实分布的差距；当达到预设标准时，训练完成并固定所述神经网络的参数。
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