Apr, 2017

使用有限状态转换器进行移动键盘输入解码

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TL;DR本文提出一种基于有限状态转换器的键盘输入解码模型，通过借鉴语音识别的实践经验，旨在满足移动设备键盘输入的严格内存及延迟要求，并且支持文字解码、自动纠正、单词补全和下一个词预测等本文未涉及的功能，并演示了新的 UX 特性，例如后置纠正，并概述了该解码器如何支持个性化和情境化的高级功能。
发现论文，激发创造
  • 神经有限状态转换器的结构感知路径推断

    用神经有限状态转导器作为生成模型，通过训练和推断来估计隐变量下的后验分布，解决了解释输入和输出字符串之间潜在对齐路径问题。

    Dec, 2023

  • 转录器快速并行解码

    本文提出了一种带有约束的传递损失，以学习两个序列之间的严格单调对齐，同时优化了标准的贪婪搜索和 beam search 算法，并限制在解码时每个时刻可以传出的符号数，使传感器解码更有效率；作者们还提出了基于有限状态自动机的并行 beam search 算法，可以高效地通过 GPU 运行图形。实验结果表明，我们不仅实现了轻微的错误字率（WER）的改善，而且还实现了显著的解码加速。

    Oct, 2022

  • 在 GPU 上使用有限状态转导进行解码

    通过 GPU 实现 Viterbi 算法和前向 - 后向算法对加权有限状态自动机进行加速，取得了至多 5.2 倍于串行实现输出速度，并对 OpenFST 实现达到 6093 倍的加速效果。

    Jan, 2017

  • 在 GPU 上合成有限状态转换器

    本论文介绍了第一篇知道的 GPU 实现权重有限状态转换器组合操作的方法，并讨论了用于在此体系结构上实现最佳性能的优化。我们展示了我们的方法可以比串行实现快 6 倍，并且比 OpenFST 快 4.5 倍。

    May, 2018

  • 可微分加权有限状态转换器

    该论文提出了一种使用加权有限状态转录器（WFSTs）进行自动微分的框架，使它们可以在训练期间动态使用，该框架可以探索新的结构化损失函数并结合各种序列级损失函数使用剪枝和回退等方法，在字短语的潜在分解学习方面具有很大的优势，同时提出了一种卷积 WFST 层，可用作传统卷积层的替代，用于手写识别和语音识别的实验中表现良好。

    Oct, 2020

  • Finstreder: 使用现代语音识别模型和有限状态转换器进行简单快速的口语理解

    本文提出了一种将意图和实体嵌入到有限状态转换器中的简单方法，并结合预训练的通用语音识别模型，允许在不需要额外训练的情况下构建 SLU 模型，且在不同基准测试中表现超过其他需要更多资源的 SLU 方法。

    Jun, 2022

  • 使用术语约束的神经机器翻译解码

    本研究描述了基于有限状态机和多堆栈解码的受约束神经机器翻译解码方法，支持目标端约束以及对应对齐输入文本跨度的约束条件，在多个翻译任务上表现出较好的性能，通过注意力受约束解码的方式减少用户约束翻译时的错置和重复。

    May, 2018

  • 基于转录器的语言模型构建元数据推理

    应用有限状态转换器语言模型研究解决建筑点元数据的自动机器翻译挑战。

    Dec, 2022

  • 面向端到端语音识别的神经 FST 类语言模型

    提出了一种新方法 -- 神经 - FST 级语言模型（NFCLM），它将神经网络语言模型（NNLM）和有限状态转换器（FST）结合起来用于端到端语音识别，这种方法通过背景 NNLM 模拟通用背景文本和称为 FST 的一系列特定领域实体 。

    Jan, 2022

  • 多语言文本分析用于文本到语音合成

    本文介绍了一种基于（加权）有限状态转化器的文本分析模型，可用于 TTS 合成，其使用词汇工具包构建转换器，适用于 8 种语言，包括西班牙语、意大利语、罗马尼亚语、法语、德语、俄语、普通话和日语。

    Aug, 1996