30、用于自动语音识别的高级循环神经网络

用于自动语音识别的高级循环神经网络

1. 高级循环神经网络概述

在自动语音识别领域，高级循环神经网络发挥着至关重要的作用。其中，长短期记忆网络（LSTM）及其各种扩展模型为解决语音识别中的复杂问题提供了有效的方案。下面将详细介绍几种常见的高级循环神经网络及其特点。

1.1 LSTM 基本原理

LSTM 引入非线性门来控制信息流动，其网络操作遵循以下方程：
[
\begin{align }
i_t &= \sigma(W_{xi}x_t + W_{mi}m_{t - 1} + W_{ci}c_{t - 1} + b_i);\
f_t &= \sigma(W_{xf}x_t + W_{mf}m_{t - 1} + W_{cf}c_{t - 1} + b_f);\
c_t &= f_t \odot c_{t - 1} + i_t \odot \tanh(W_{xc}x_t + W_{mc}m_{t - 1} + b_c);\
o_t &= \sigma(W_{xo}x_t + W_{mo}m_{t - 1} + W_{co}c_t + b_o);\
m_t &= o_t \odot \tanh(c_t)
\end{align }
]
从 (t = 1) 到 (t = T) 迭代计算，其中 (\sigma(P)) 是逻辑 sigmoid 函数，(i_t)、(f_t)、(o_t)、(c_t) 和 (m_t) 分别表示在时间 (t) 时输入门、遗忘门、输出门、单元激活和单元输出激活的值。(\odot) 表示向量的逐元素乘积。(W