[发明专利]一种基于残差门控循环单元的语音识别方法

摘要

本发明公开了一种基于残差门控循环单元的语音识别方法，在现有的门控循环单元的基础上，结合残差连接以及非饱和激活函数来改进候选隐状态公式，使门控循环网络在不增加参数量的情况下能够不发生网络退化的进行更深层的训练。最后，通过多组对比实验，证明本发明的算法结构的有效性。

主权项

1.一种基于残差门控循环单元的语音识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，提取数据的特征值；步骤2，将提取好的特征值做均值方差归一化以及差分处理；步骤3，使用经过步骤2处理好的特征值训练高斯混合隐马尔科夫模型，得到训练好的三音素的高斯隐马尔科夫模型；步骤4，建立残差门控循环单元的循环神经网络结构；步骤5，设置残差门控循环神经网络的全连接层以及分类层；步骤6，设置残差门控循环神经网络权重初始化方式为正交初始化；步骤7，为残差门控循环神经网络设置批标准化；步骤8，设置残差门控循环神经网络的超参数；步骤9，配置残差门控循环神经网络的损失函数以及优化器；步骤10，经过残差门控循环神经网络的迭代之后输出模型文件，得到声学模型；步骤11，将声学模型和语言模型以及发声词典通过加权有限状态转换器静态编译组成搜索网络。