在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强.
卷积神经网络（CNNs）在语音识别领域的应用已经显示出其独特的优势，特别是在与传统的深层神经网络（DNNs）对比时。CNNs的核心特点在于其卷积层和聚合层，这两个组件对于处理连续语音识别任务具有显著效果。
卷积层是CNNs的关键组成部分，它利用权值共享的特性来提取输入信号中的局部特征。在语音识别中，这些特征可能包括声音的频率模式、强度变化等。权值共享减少了模型参数的数量，降低了过拟合的风险，同时使模型更易于训练和优化。通过滑动窗口的方式，卷积层可以捕捉语音信号的时间序列信息，这在识别连续语音时至关重要，因为它能捕获到语音的动态变化。
聚合层（通常称为池化层）在CNNs中起到降维和提取关键特征的作用。通过对卷积层输出进行下采样，聚合层减少了数据维度，进一步压缩了模型大小，同时保持了重要的语音特征。例如，最大池化操作能保留每个区域的最大特征值，有助于识别出最具代表性的语音片段。
相对于DNNs，CNNs在语音识别上表现出更好的性能和泛化能力。DNNs通常需要大量的隐藏层来学习复杂的语音模式，这可能导致模型过于庞大，训练时间长，且在新数据上的泛化性能可能下降。而CNNs则通过其结构化学习和特征提取能力，在保证识别精度的同时，有效地减小了模型规模，提高了模型的适应性和泛化性。
实验结果显示，当应用于标准的TIMIT语音识别库和大规模的非特定人电话自然口语对话数据库时，CNNs相比于DNNs在识别准确性和泛化能力上均有显著提升。这意味着CNNs在处理各种不同口音、噪声环境和说话风格的语音时，表现得更为稳健。
此外，论文中提到的国家自然科学基金资助项目和其他科研项目的背景，表明了CNNs在语音识别研究中的重要性和广泛的关注。这种技术的发展不仅有助于提高人机交互的效率，还有可能推动语音助手、智能音箱等产品的性能提升，对实际应用产生深远影响。
总结来说，基于卷积神经网络的连续语音识别技术通过其特有的卷积层和聚合层设计，能够有效压缩模型大小，提高识别性能，并增强模型的泛化能力。与传统的深度神经网络相比，CNNs在语音识别领域展现了更优的潜力和应用价值。随着研究的深入，未来可能会有更多创新的CNN架构被引入到语音识别系统中，进一步提升其性能和效率。
