全神经网络语音识别的进展
计算与语言
2022-02-24 v2
摘要
本文推进了基于 CTC 的全神经网络（或端到端）语音识别器的设计。我们提出了一种新颖的符号库，以及一种新颖的迭代 CTC 方法，其中使用第二个系统将含噪的初始输出转换为更纯净的版本。我们提出了一些在训练这些网络中发现有用的稳定化与初始化方法。我们在常用的 NIST 2000 会话电话测试集上评估了我们的系统，无论是否使用外部语言模型与解码技术，都显著超越了此前发表的类似系统的性能。
引用
@article{arxiv.1609.05935,
title = {Advances in All-Neural Speech Recognition},
author = {G. Zweig and C. Yu and J. Droppo and A. Stolcke},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.05935},
year = {2022}
}