发明专利已授权

一种基于Maxout神经元的深度双向LSTM声学模型

📄 申请号：CN201710702440.5 📄 发布日：2026/04/16

著录项目信息

申请日

2017-08-16

公开号

CN107301864A

公开日

2017-10-27

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G10L15_16

IPC 分类号

G10L15_16 , G10L15_14 , G10L15_06 ,

技术画像

所属领域

声学人工智能算法语音识别深度学习神经网络声学

应用场景

语音识别, 智能语音助手, 语音交互, 语音转写, 智能客服

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摘要

本发明请求保护一种基于深度双向长短时记忆(DBLSTM)递归神经网络(RNN)的声学模型，DBLSTM网络主要分为三部分：在DBLSTM的全连接部分，使用Maxout神经元代替原来的Sigmoid神经元来解决RNN中常出现的梯度消失和爆炸的问题；同时使用Dropout正则化训练算法避免了神经网络在训练过程中出现过拟合。在多层BLSTM部分，为适应DBLSTM对每个时间步长的双向依赖性，提出了上下文敏感块的随时间反向传播(CSC-BPTT)算法来训练该网络。在多层BLSTM部分之后采用一层选择链接层，用于对DBLSTM的输出进行变换得到全连接部分的输入。本发明可得到更高的语音识别率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20201222

✅ 授权

20171124

?? 实质审查的生效：

20171027

📄 公开

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议价

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