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JISHUYINGYONG2024年第11期/数字技术与应用

技术应用JISHUYINGYONG

神经网络优化算法在语音识别技术中的应用

■骞正坤

随着智能设备的广泛应用，实时、准确的语音识临着环境噪音干扰、方言和口音的多样性及实时处理等

别需求随文增加，这也推动了神经网络优化算法在语多方面的挑战。因此，本文就神经网络优化算法在语音

音识别领域的应用。神经网络优化算法能够有效提高识别技术中的应用展开深入探讨，以期望推动语音识别

语音识别系统的准确性和效率。然而，优化算法本身技术在更多领域的广泛应用。

面临训练数据的质量和数量问题、算法复杂度及计算二、相关概念的界定

资源需求等诸多挑战，问题的存在严重制约了语音识（一）神经网络优化算法

别技术的优化和应用。因此，本文就神经网络优化算神经网络由相互连接的节点（或称神经元）组成，

法在语音识别技术中的应用进行深入探讨，以期为提每个节点接收来自前一层的输入，通过加权求和后，

升语音识别技术的性能和应用广度提供参考。使用激活函数处理并输出到下一层。优化算法的核心

任务是找到一组最佳的权重和偏差，以使得网络的输

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一、引言出尽可能接近期望结果。

语音识别技术能够使得机器理解和响应人类的语表1概述了每种技术的主要功能和应用场景，便

音指令，提高人机交互的便捷性和效率。从早期的简单于理解各技术如何在实际中影响神经网络的训练和性

命令识别到现今的自然语言处理，语音识别技术经历了能优化。

长足的发展，其应用领域也从传统的通信扩展到了智能（二）语音识别技术

家居、汽车、医疗健康以及客户服务等多个行业。而神语音识别技术能够使机器解析和理解人类语音的

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经网络能够通过模拟人脑的处理方式来解析和理解语技术。

音，随着优化算法的发展，使得神经网络模型在处理速表2概述了语音识别技术的关键步骤和方法，提

[1]

度和准确度上都有了质的飞跃。然而，语音识别仍面供了清晰的视角来分析其技术的组成与功能。

表1神经网络中常用的优化技术

序号技术名称描述

通过计算损失函数相对于网络参数的梯度来更新参数。在每次迭代中，参数

1梯度下降法(GradientDescent)

沿着梯度下降的方向进行调整，步长由学习率决定

在每次迭代中只使用一个训练样本或一个小批量样本来计算梯度，可以显著

2随机梯度下降法(SGD)

加快计算速度并有助于避免陷入局部最小值

3动量方法(Momentum)考虑之前梯度的累积影响，加快学习速度并减少震荡

4自适应学习率算法

习率，实现更好的收敛性和稳定性