双向长短时记忆模型(BLSTM)由于其强大的时间序列建模能力,以及良好的训练稳定性,已经成为语音识别领域主流的声学模型结构。但是该模型结构拥有更大计算量以及参数数量,因此在神经网络训练的过程当中很容易过拟合,进而无法获得理想的识别效果。在实际应用中,通常会使用一些技巧来缓解过拟合问题,例如在待优化的目标函数中加入L2正则项就是常用的方法之一。该文提出一种空间平滑的方法,把BLSTM模型激活值的向量重组成一个2维图,通过滤波变换得到它的空间信息,并将平滑该空间信息作为辅助优化目标,与传统的损失函数一起,作为优化神经网络参数的学习准则。实验表明,在电话交谈语音识别任务上,这种方法相比于基线模型取得了相对4%的词错误率(WER)下降。进一步探索了L2范数正则技术和空间平滑方法的互补性,实验结果表明,同时应用这2种算法,能够取得相对8.6%的WER下降。