电话感知的神经语言识别
计算与语言
2017-05-24 v2 机器学习
神经与进化计算
摘要
纯声学神经模型，特别是LSTM-RNN模型，已在语言识别（LID）中显示出巨大潜力。然而，尽管该信息已在传统语音LID系统中取得巨大成功，但大多数现有神经LID模型很大程度上忽视了语音信息。我们提出一种感知电话的神经LID架构，这是一个深度LSTM-RNN LID系统，但接受基于RNN的ASR系统的输出。通过利用语音知识，LID性能可显著提升。有趣的是，即使测试语言未参与ASR训练，语音知识仍做出很大贡献。我们在Babel语料库内四种语言上进行的实验表明，感知电话方法非常有效。
引用
@article{arxiv.1705.03152,
title = {Phone-aware Neural Language Identification},
author = {Zhiyuan Tang and Dong Wang and Yixiang Chen and Ying Shi and Lantian Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.03152},
year = {2017}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1705.03151