图神经网络在nlp的应用,神经网络语音识别原理

为什么 Deep Learning 最先在语音识别和图像处理领域取得突破

当然，深度学**不是神，并不是无所不能。从上面的分析我们知道，是深度学**看起来无比光明的前景让大家把它应用到语音、图像领域。

而它之所以能在语音和图像领域获得成功，又回过头促进深度学**发展，背后必然是有一定的道理的。第一个非常重要的原因就是问题1中提到的——大量数据（硬件装备各个领域都一样，就不考虑了）。为什么这么说？

比如语音识别中用到的深度学**技术，除去最新的端到端技术，大部分都是在上世纪就已经有了的，但是到2012年,LiDeng和Hinton等人才写出了语音识别中划时代的文章“DeepNeuralNetworksforAcousticModelinginSpeechRecognition”，中间差的是什么，一个关键就是大量的数据。

举个例子，一个语音识别系统，当训练数据达到3000小时时能有较好的效果。3000小时什么概念？可以想象一下自己听一段演讲，然后把它逐字逐句敲下来，这才多少小时？

而谷歌、微软他们的训练数据则更是海量的几万个小时。同样，在图像识别领域，ImageNet则有百万张图片，这么多的数据让当年六万张手写数字的mnist情何以堪。

正是这些大量的数据，使得深度学**应用到这两个领域成为可能。这里可能有稍微了解语音识别的同学要提出疑问：“有很多研究单位现在研究小数据量下的深度学**，不是说必须要数据量大才管用么？

”注意，这里所谓的小数据只是某一类别的数据少，而全体“可用”数据仍然很多。比如在语音识别中，我可以说训练粤语的数据量很少，但是我可以通过已有的大量普通话数据，还帮助我提高识别粤语的性能。

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