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【24h】

共有ネットワークに基づくDNN-HMMハイブリッド音声認識システムとEnd-to-End 音声認識システムの統合の検討

机译：基于共享网络的DNN-HMM混合语音语音识别系统与端到端语音识别系统的整合

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ニューラルネットワークの登場により，音声認識は大きな進展を見せている。特にDeep neural networkshiddenMarkov model（DNN-HMM）ハイブリッド音声認識システムは広く利用され，ニューラル音響モデルが精度改善に大きく寄与している[1, 2]。一方で近年はEnd-to-End 音声認識システムが大きな注目を集めており，connectionist temporal classification，エンコーダデコーダモデルリカレントニューラルネットワーク（RNN; Recurrent Neural Network）トランスデューサなど，様々な技術に基づく手法が提案されてきた。
机译：随着神经网络的出现，语音识别我正在表现出大大进展。特别是深神经网络障碍马尔可夫模型（DNN-HMM）混合声音语音识别系统被广泛使用和神经声学模型Le有助于提高精度[1,2]。另一方面，近年来端到端的语音识别系统收集重大关注，连接员时间分类，编码器解码器模型复发新LARenetwork（RNN）（RNN;经常性神经网络）手工基于各种技术，如传感器法律已经提出。

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