一种神经网络声学模型训练方法

摘要

本发明涉及一种神经网络声学模型训练方法，所述方法具体包含：步骤101)搭建基础DNN网络架构，所述DNN网络架构包含：输入层，隐含层和输出层，其中输出层用于输出三音素状态集；步骤102)对输出的三音素状态集聚类，并将聚类后的三音素根据中心音素进行分类，分为中文音素、英文音素及非语音音素三类；步骤103)在输出层增加一组线索结点，该组线索结点分别对应步骤102)对三音素分类得到的三类结果；其中，加入的线索结点与最后一层隐含层全连接，得到最终网络架构；步骤104)针对得到的最终网络架构进行训练，当训练完成后将线索结点从网络中剥离，进而完成针对神经网络声学模型训练，再基于剥离后的网络进行语音识别。

主权项

一种神经网络声学模型训练方法，所述方法为：在神经网络输出层增加一组线索结点，基于增加线索节点后的网络对神经网络声学模型进行训练。