基于剪枝AlexNet的普米语孤立词识别

• 作者: 何翠玲 侯俊龙 潘文林 王璐 王翠
• 来源期刊: 云南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 孤立词识别 卷积神经网络 AlexNet剪枝网络 迭代剪枝算法 普米语语谱图
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 大数据与机器学习
• 页码范围: 382-389
• 页数: 8页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 4823字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-8513.2020.04.016

摘要

普米语是1种日渐消亡的无文字的少数民族语言,人们为了让其获得更好的发展与传承,开展了许多基于深度学习的普米语语音识别研究工作.然而,人们为追求更高的识别精度,通常不断的增加模型复杂度,造成了神经网络学习速度慢、训练成本高等问题.为了加快普米语孤立词识别中网络的学习速度、降低网络的训练成本,对卷积神经网络的AlexNet模型采用迭代剪枝算法以逐层剪枝的方式进行修剪,然后从生成的稀疏网络中寻找最佳剪枝网络用于普米语语谱图识别.实验表明,AlexNet剪枝网络在普米语孤立词识别中,能够有效的降低网络计算量、加速模型训练.该网络具有比原网络更快的收敛速度,达到与原网络类似的较高识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘文林	云南民族大学数学与计算机科学学院	33	166	6.0	12.0
2	王璐	云南民族大学数学与计算机科学学院	15	5	1.0	1.0
3	王翠	云南民族大学数学与计算机科学学院	4	3	1.0	1.0
4	侯俊龙	云南民族大学数学与计算机科学学院	2	0	0.0	0.0
5	何翠玲	云南民族大学数学与计算机科学学院	7	3	1.0	1.0