【摘 要】
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基于深度神经网络(DNN)和递归神经网络(RNN)的语言模型(LM)在超大规模词汇量连续语音识别(ULVCSR)应用中极大的提高了识别性能。这类方法沉重的计算负担,却成为在实际产品应
【机 构】
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基于深度神经网络(DNN)和递归神经网络(RNN)的语言模型(LM)在超大规模词汇量连续语音识别(ULVCSR)应用中极大的提高了识别性能。这类方法沉重的计算负担,却成为在实际产品应用中的障碍。其原因主要是ULVCSR的词表极大,导致DNN/RNN LM中归一化因子的计算量巨大,本文研究了一系列减少归一化因子计算量的方法。实验表明,本文所探讨的方法均可极大降低计算量,其中自归一化方法可以减少多达99.6%的计算量,同时几乎对识别精度不产生影响。
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