利用深度学习更新无声语音挑战基准
计算与语言
2017-09-21 v1 计算机视觉与模式识别
人机交互
摘要
本文采用深度学习策略获得了新结果，对 2010 年无声语音挑战基准进行了更新，其中使用了与原文相同的输入特征和解码策略。实验获得了 6.4% 的词错率，而已发表值为 17.4%。此外，本文还展示了在降低维度下基于自编码器的新特征与原始特征的对比结果，以及在两种不同语言模型上的解码场景。无声语音挑战数据档案也已更新，在原有原始数据之外，同时包含了原始特征和新的自编码器特征。
引用
@article{arxiv.1709.06818,
title = {Updating the silent speech challenge benchmark with deep learning},
author = {Yan Ji and Licheng Liu and Hongcui Wang and Zhilei Liu and Zhibin Niu and Bruce Denby},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.06818},
year = {2017}
}
备注
25 pages, 6 pages