Feb, 2022

训练和调整 RNN 转录自动语音识别模型的文本输入整合

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TL;DR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。
automatic speech recognitionend-to-end systemrnn transducer modeltext representationtraining framework
发现论文，激发创造
  • 开放领域自适应循环神经网络转录技术

    这篇论文提出对 RNN-T 模型进行修改，以利用附带的元数据文本，从而改善对于命名实体词汇的识别，并在社交媒体视频数据集上取得了 16% 左右的提升。

    Jun, 2020

  • 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

  • 基于文本的 RNN-Transducer 预测网络快速领域自适应

    本文研究了如何使用少量文本数据来有效地将 RNN-transducer 模型适应于新的领域，同时保持较好的泛化能力，避免了复杂的解码和外部语言模型需要。同时，本文表明该方法在目标任务的 ASR 评估中可以提供相对增益 10-45% 的性能提升，并分享了 RNN-transducer 预测网络作为语言模型的性能表现等相关见解。

    Apr, 2021

  • 一种基于似然比的 E2E 模型领域自适应方法

    本研究提出了一种基于上下文偏差和似然比的方法，用于改善自然语言下的自动语音识别的效果。该方法以 1-Best 错误率为主要指标，在多个跨领域数据集上相对提高了 10％的识别正确率，同时也优化了 8-Best Oracle WER。

    Jan, 2022

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

    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。

    Jan, 2018

  • 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

  • 基于流式递归神经网络转录器的神经语言模型融合改进

    本文提出了一种扩展技术，使 RNN-T 能够利用外部神经网络语言模型（NNLM），从而增强了 Librispeech 上 13-18％的相对词错误率，同时保持了系统的流畅性，灵活性和轻量性。

    Oct, 2020

  • 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

  • 高速准确流式端到端自动语音识别

    本文提出了使用延迟惩罚技巧和最小词错误率训练技术来减少端到端模型延迟以提高其质量的方法，并在语音识别方面展示出重要改进。

    Apr, 2020

  • 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