用于CTC声学模型的子词与跨词单元
计算与语言
2018-06-19 v2
摘要
本文提出一种为基于CTC的语音识别系统创建单元集的新方法。通过使用字节对编码(Byte Pair Encoding)，我们在给定训练文本上学习任意大小的单元集。与使用字符或词作为单元相比，这使我们能够在单元集大小与可用训练数据之间找到良好的权衡。我们评估了可能跨越多个词的跨词单元以及子词单元。通过将此方法与使用独立语言模型的解码方法相结合，我们能够实现基于字素的CTC系统的state of the art结果。
引用
@article{arxiv.1712.06855,
title = {Subword and Crossword Units for CTC Acoustic Models},
author = {Thomas Zenkel and Ramon Sanabria and Florian Metze and Alex Waibel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.06855},
year = {2018}
}
备注
Current version accepted at Interspeech 2018