解析深度学习：语音识别实践

译者序 iv
序 vii
前言 ix
术语缩写 xxii
符号 xxvii
第 1 章 简介 1
1.1 自动语音识别：更好的沟通之桥 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1.1 人类之间的交流 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.1.2 人机交流 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2 语音识别系统的基本结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3 全书结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3.1 第一部分：传统声学模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3.2 第二部分：深度神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3.3 第三部分：语音识别中的 DNN-HMM 混合系统 . . . . . . . . . . 7
1.3.4 第四部分：深度神经网络中的表征学习 . . . . . . . . . . . . . . 7
1.3.5 第五部分：高级的深度模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
第一部分 传统声学模型 9
第 2 章 混合高斯模型 11
2.1 随机变量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2 高斯分布和混合高斯随机变量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.3 参数估计 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.4 采用混合高斯分布对语音特征建模 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
第 3 章 隐马尔可夫模型及其变体 19
3.1 介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.2 马尔可夫链 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.3 序列与模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.3.1 隐马尔可夫模型的性质 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.3.2 隐马尔可夫模型的仿真 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.3.3 隐马尔可夫模型似然度的计算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.3.4 计算似然度的高效算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.3.5 前向与后向递归式的证明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.4 期望最大化算法及其在学习 HMM 参数中的应用 . . . . . . . . . . . . . 28
3.4.1 期望最大化算法介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.4.2 使用 EM 算法来学习 HMM 参数——Baum-Welch 算法 . . . . . . 30
3.5 用于解码 HMM 状态序列的维特比算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.5.1 动态规划和维特比算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.5.2 用于解码 HMM 状态的动态规划算法 . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.6 隐马尔可夫模型和生成语音识别模型的变体 . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.6.1 用于语音识别的 GMM-HMM 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.6.2 基于轨迹和隐藏动态模型的语音建模和识别 . . . . . . . . . . . . 39
3.6.3 使用生成模型 HMM 及其变体解决语音识别问题 . . . . . . . . . 40
第二部分 深度神经网络 43
第 4 章 深度神经网络 45
4.1 深度神经网络框架 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.2 使用误差反向传播来进行参数训练 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.2.1 训练准则 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.2.2 训练算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.3 实际应用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
4.3.1 数据预处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.3.2 模型初始化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
4.3.3 权重衰减 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
4.3.4 丢弃法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
4.3.5 批量块大小的选择 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
4.3.6 取样随机化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
4.3.7 惯性系数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
4.3.8 学习率和停止准则 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
4.3.9 网络结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
4.3.10 可复现性与可重启性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
第 5 章 高级模型初始化技术 65
5.1 受限玻尔兹曼机 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
5.1.1 受限玻尔兹曼机的属性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
5.1.2 受限玻尔兹曼机参数学习 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
5.2 深度置信网络预训练 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
5.3 降噪自动编码器预训练 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
5.4 鉴别性预训练 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5.5 混合预训练 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5.6 采用丢弃法的预训练 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
第三部分 语音识别中的深度神经网络–隐马尔可夫混合模型 81
第 6 章 深度神经网络–隐马尔可夫模型混合系统 83
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