卷积神经网络声学模型的结构优化和加速计算

王智超; 徐及; 张鹏远; 颜永红

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卷积神经网络声学模型的结构优化和加速计算

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将卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)声学模型应用于中文大词表连续电话语音识别任务中,分析了卷积层数、滤波器参数等变量对CNN模型性能的影响,最终在中文电话语音识别测试中,CNN模型相比传统的全连接神经网络模型取得了识别字错误率1.2%的下降。由于卷积结构的复杂性,常规的神经网络加速方法如定点量化和SSE指令加速等方法对卷积运算的加速效率较低。针对这种情况,对卷积结构进行了优化,提出了2种卷积矢量化方法:权值矩阵矢量化和输入矩阵矢量化对卷积运算进行改善。结果表明,输入矩阵矢量化方法的加速效率更高,结合激活函数后移的策略,使得卷积运算速度提升了8.9倍。

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来源
《重庆邮电大学学报：自然科学版》 |2018年第3期|416-422|共7页
作者
王智超; 徐及; 张鹏远; 颜永红;
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作者单位

中国科学院语言声学与内容理解重点实验室;

中国科学院新疆理化技术研究所新疆民族语音语言信息处理实验室;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;语音识别与设备;
关键词
语音识别; 声学模型; 卷积神经网络; 矢量化;

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