Jan, 2018

使用 RNN-Transducer 探索流式端到端语音识别的架构、数据和单位

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TL;DR本研究使用循环神经网络传输器（RNN-T）来训练端到端语音识别模型，并探索了不同的模型架构。通过使用字元素（wordpieces），模型的性能进一步得到了提高，最终在语音搜索和语音听写任务上取得了与最新基线相当的成果。
end-to-end speech recognitionrnn-tneural networkgraphemeswordpieces
发现论文，激发创造
  • Transformer Transducer：基于 Transformer 编码器和 RNN-T Loss 的可流式语音识别模型

    该论文提出了一种端到端的语音识别模型，使用 Transformer 编码器可用于流媒体语音识别系统；该模型在 LibriSpeech 数据集上进行了实验结果，结果表明限制 Transformer 层中自注意力左侧上下文对于流式解码是可行的，并展示了我们的全注意力模型在 LibriSpeech 基准测试上的准确性优于现有技术水平。

    Feb, 2020

  • 探索神经传递器用于端到端语音识别

    通过实证比较，证明 Seq2Seq 和 RNN-Transducer 模型在不使用语言模型的情况下都优于最佳的 CTC 模型，使得语音识别流程可以纯粹地表述为神经网络操作。我们还研究了编码器架构选择对三个模型性能的影响。

    Jul, 2017

  • 具备自定义能力的 RNN-T 模型超越高性能混合模型

    本文中，我们介绍了最近开发的 RNN-T 模型，它在训练期间具有较小的 GPU 内存消耗、更好的初始化策略和先进的编码器建模，对 Microsoft 的 6.5 万小时的匿名训练数据进行训练后，开发的 RNN-T 模型优于经过训练良好的混合模型，同时具有更好的识别准确性和更低的延迟。我们进一步研究了如何将 RNN-T 模型定制为新领域，并比较了几种使用新领域纯文本数据的方法。研究发现，利用特定领域文本生成的文本到语音更新 RNN-T 的预测和联合网络最有效。

    Jul, 2020

  • 用于流式语音识别的卷积增强循环神经网络转录器 (ConvRNN-T)

    本文主要介绍了一种新的流式自动语音识别模型 - 基于卷积增强循环神经网络传导器 (ConvRNN-T)，其中，作者通过引入局部和全局上下文 CNN 编码器作为卷积前端来增强 LSTM 的 RNN-T，并展示了其性能优于 RNN-T，Conformer 和 ContextNet 等现有的技术。此外，ConvRNN-T 具有更低的计算复杂度和更优的性能表现，是一种有前景的流式自动语音识别技术。

    Sep, 2022

  • 提升 RNN-T 中声音和文本表征的融合

    本文提出在深度学习中使用门结构和双线性池化，在自动语音识别领域取得了较大的词错误率的优化。

    Jan, 2022

  • 基于 Transformer-RNN-Transducer 的多任务学习和联合优化语音识别

    本论文探讨了 transformer-RNN-transducer 系统的多任务学习、联合优化和联合解码方法，证明了这些方法能够有效地降低字词错误率，从而保持大型文本语料库的信息。

    Nov, 2020

  • 训练和调整 RNN 转录自动语音识别模型的文本输入整合

    本文提出了一种新的文本表示和训练框架，用于对端到端自动语音识别模型进行内部语言模型（LM）的有效适应，仅使用新域的文本数据。实验表明这种方法能够显著提高模型的准确性并适用于不同的数据集。

    Feb, 2022

  • 长篇语音识别的端到端模型比较

    本研究调查和提高端到端模型在长篇转录上的性能。实验比较了不同的端到端模型并证明 RNN-T 模型在这种场景下比注意力模型更加鲁棒，并且使用限制注意力单调性和分段解码算法等两种改进方法，将注意力模型的性能极大提升，达到了和 RNN-T 模型相当的水平。

    Nov, 2019

  • 语音识别神经转换器的高效训练

    本文提出一个高效的 3 阶段渐进训练管道，能够快速利用有限的计算资源训练出接近最新成果性能的转录模型，证明了每个阶段的有效性，并在 Librispeech 和 Switchboard 训练语料库上进行了实验证明。

    Apr, 2022

  • Transformer-Transducer: 自注意力端到端语音识别

    本文研究了使用 Transformer 网络来实现端到端语音识别，提出使用 VGGNet 结合因果卷积来降低计算复杂度，同时使用截断的自注意力机制来实现流式处理。在公共数据集 LibriSpeech 上进行实验，该方法相比于基于 LSTM/BLSTM 的神经输入转换器，获得了更好的识别效果，并实现了流式处理。

    Oct, 2019