[发明专利]基于深层神经网络的声学模型训练方法、主机和系统

摘要

本发明公开了一种基于深层神经网络的声学模型训练方法、主机和系统。所述基于深层神经网络的声学模型方法包括：算主机从主控主机获取原始深层神经网络的副本深层神经网络；所述运算主机基于训练数据对副本深层神经网络进行训练，且按照设定规律进入停止状态；当所述运算主机处于停止状态时，将所述副本深层神经网络的加权参数的变化量提供给所述主控主机；所述运算主机接收所述主控主机发送的原始深层神经网络的加权参数绝对值，并根据加权参数绝对值更新副本深层神经网络的加权参数。本发明公开的声学模型训练方法、主机和系统利用多台主机异步、并行的进行深层神经网络训练，大幅提高了深层神经网络训练的效率。

主权项

一种基于深层神经网络的声学模型训练方法，其特征在于，包括：主控主机将原始深层神经网络的各副本深层神经网络下发给至少一个运算主机，以指示运算主机基于训练数据对副本深层神经网络进行训练；主控主机定时查询各所述运算主机的状态，若查询到处于训练停止状态的运算主机，获取停止状态运算主机上副本深层神经网络的加权参数的变化量；主控主机根据所述停止状态运算主机上副本深层神经网络的加权参数的变化量，更新主控主机上原始深层神经网络的加权参数；主控主机利用更新后的原始深层神经网络的加权参数绝对值更新所述停止状态运算主机上副本深层神经网络的加权参数绝对值。