Nov, 2017

使用单一端到端模型的多语言语音识别

PDF
TL;DR本文介绍了一种基于序列到序列的正常语音识别模型，它适用于 9 种不同的印度语言，并通过训练语言特定的字形集合，将这些语言联合起来训练模型以提高其性能。
automatic speech recognitionmultilingualsequence-to-sequenceindian languagesgrapheme-based
发现论文，激发创造
  • 用单个 Transformer 实现多语言低资源语音端到端识别

    本文利用单个 transformer 模型及语言符号，针对低资源语言进行多语言语音识别，相较于 SHL-MLSTM 具有较高的识别精度。

    Jun, 2018

  • 多语言序列到序列语音识别：架构，转移学习和语言建模

    本文提出使用多语言数据建立先前模型，结合迁移学习的方法，通过在 10 个 BABEL 语言中训练 seq2seq 模型来改进音频识别，同时在解码时加入循环神经网络语言模型 (RNNLM) 来进一步提高模型的表现，实验结果表明，将先前的多语言模型应用于 4 种其他 BABEL 语言可以有效提高识别的准确度，并且加入 RNNLM 辅助也可以带来显著的性能提升。

    Oct, 2018

  • 基于流式端到端模型的大规模多语言语音识别

    本文介绍了一种使用条件向量和针对语言的适配器层结合的多语言端到端模型，取得了比单语言模型和传统模型都更低的语音识别误差率。

    Sep, 2019

  • 基于序列的多语言低资源语音识别

    研究多语言和跨语言语音识别技术，通过使用基于序列的端到端方法，提高系统性能，并可跨语言适应新的语言和领域。

    Feb, 2018

  • 通往语言通用的端到端语音识别

    利用最新的端到端语音识别技术，我们提出一种使用通用字符集和网络内自适应机制的多语音种语音识别系统，其可优于单一多语种或多任务学习方法，并可用于代码转换场景。

    Nov, 2017

  • 多语言端到端语音翻译

    本文提出了一种简单且有效的多语言端到端语音翻译框架，并证明了其在自动语音识别、机器翻译、一对多翻译以及多对多翻译中的有效性以及相对于双语端到端语音翻译的优势。

    Oct, 2019

  • 大规模多语言自动语音识别：50 种语言，1 个模型，10 亿参数

    本文探讨了利用单一声学模型进行多种语言训练，以提高低资源语言的自动语音识别性能，并简化支持多种语言的 ASR 系统的部署。作者在 51 种语言上进行广泛的基准测试和比较，表明与单语言训练相比，多语言训练的 ASR 模型可以提高识别性能，特别是对于低资源语言。与单语言基线相比，联合模型、具有语言输入的联合模型和多头模型的平均 WER 相对减少 20.9％、23％和 28.8％。据我们所知，这是第一次研究超过 50 种语言和超过 16,000 小时声音跨其的多语言 ASR 的大规模研究。

    Jul, 2020

  • 自动语音识别多语言模型综述

    该论文研究了基于跨语言转移的多语种自动语音识别模型的最新进展和最佳实践，并探讨了未来的研究方向和建议。

    Feb, 2022

  • 适用于印度语的代码转换和混合语音识别

    本研究通过比较使用多语种和单语种模型进行语音识别的表现，提出了一种基于 wav2vec 2.0 的端到端多语种语音识别和混合语言识别技术，取得了印度诸多语言语音识别的较好效果。

    Mar, 2022

  • 序列对序列模型可直接翻译外语

    我们提出一种递归编码器 - 解码器深度神经网络架构，直接将一种语言中的语音转换为另一种语言中的文本，通过多任务训练序列到序列的语音翻译和识别模型通过共享编码器网络来提高性能。

    Mar, 2017