基于混合注意力机制和CTC语音识别模型技术研究

朱向前

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cqvip:近年来,基于混合的连续时间分类(CTC)和注意力编解码器模型的端到端语音识别取得了很好的效果。文章在实验的基础上,提出了一种新的基于译码性能与编码器深度关系的CTC译码器结构,并运用注意力平滑机制获取更多的上下文信息,实现基于子字的译码。该方法在语音识别数据集Voxforge中的测试结果为,在没有LM的情况下,词错误率降到了4.39%;在RNN-LM的情况下,词错误率降到了3.32%。

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来源
《电视技术》 |2019年第22期|1-415|共5页
作者
朱向前;
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作者单位

中国电子科技集团公司第三研究所北京100015;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TN391.41;
关键词
语音识别; 注意力; CTC; RNN-LM; 序列到序列;

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