Apr, 2022

基于单词级和字符级目标的日语 ASR 交替中间条件训练

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TL;DR该研究介绍了一种解决日语 ASR 中多对一和一对多映射问题的方法，使用 Self-conditioned connectionist temporal classification 让字符和音节之间进行显式互动，利用字符和音节的中间预测结果作为条件特征处理字符和音节之间的相互依存关系，并在 Corpus of Spontaneous Japanese 上得到了较好的实验结果。
automatic speech recognitionjapanese asrself-conditioned connectionist temporal classificationcharacterssyllables
发现论文，激发创造
  • 基于条件独立假设的 CTC 语音识别方法的中间预测结果条件化松弛

    本文提出了一种方法来放宽 CTC-based 自动语音识别 (ASR) 模型的条件独立性假设，通过在中间层中添加辅助的 CTC loss，使预测更准确，减少了相对词错误率超过 20%。

    Apr, 2021

  • 层级条件端到端 ASR：CTC 和多粒度次词单元

    本文提出了一种基于连接主义时间分类（CTC）的分层条件模型，通过在中间层应用辅助 CTC 损失，逐渐增加每个目标子单词序列的词汇量，并使每个级别的序列预测明确地以前一个级别的预测为条件，希望通过利用语言结构的层次结构有效地学习单词级表示，在 LibriSpeech-{100h，960h} 和 TEDLIUM2 上实验结果表明，与标准 CTC 模型和其他竞争模型相比，所提出的模型具有优越性能。

    Oct, 2021

  • CTC 基础语音识别中的中间损失正则化

    本文提出了一种基于 CTC 目标的自动语音识别（ASR）的简单而高效的辅助损失函数，结合随机深度训练，应用于最近提出的 Conformer 网络，能够在没有语言模型的情况下实现 9.9％的单词错误率和 5.2％的字符错误率。

    Feb, 2021

  • 基于音素、字素和多语言 CTC 的语音识别

    该论文研究了通过使用其他语言的数据和建立多语言系统来处理自动语音识别中数据稀缺性的问题，使用循环神经网络和连接时序分类等技术进行训练，提高了多语言系统的性能，缩小了单语和多语系统之间的差距。

    Nov, 2017

  • CTC 对齐提高自回归翻译

    这篇论文探讨了 Connectionist Temporal Classification 在翻译任务中的应用，并提出了 CTC/attention 的联合模型，改进了传统 attention 模型的训练表现和效果。

    Oct, 2022

  • 利用门控层间协作提升基于 CTC 的语音识别模型

    本文提出一种 Gated Interlayer Collaboration 机制，将文本信息引入语音识别 CTC-based models，提出了一种融合文本表示和声学特征的门单元，并在多个语料库上进行试验，结果表明该方法优于现有的多数基线模型。

    May, 2022

  • 基于 CTC 的 ASR 的上下文感知知识迁移策略

    该研究利用一种上下文感知的知识传递策略为基于 CTC 的自动语音识别模型注入语言学信息，提高了其性能表现，通过实验证明了该方法在 AISHELL-1 和 AISHELL-2 数据集上的有效性。

    Oct, 2022

  • 基于 RNN Transducer 的中文普通话语音识别的发音感知唯一字符编码

    该研究提出了一种新颖的、基于发音的独特字符编码方法，用于构建基于 E2E RNN-T 的汉语语音识别系统，以克服同音字问题和提取建模单元的困难，实验证明了该方法的有效性。

    Jul, 2022

  • 端到端汉语语音识别的多级建模单元

    本文提出了一种新颖的多级建模单元方法，通过编码器块将音节作为建模单元，解码器块处理字符级建模单元，实现了汉语语音识别。实验表明，该方法在 AISHELL-1 语料库上取得了很好的结果，在 Conformer 和 Transformer 骨干网上的 CER 分别为 4.1％/4.6％和 4.6％/5.2％。

    May, 2022

  • 利用端到端自主训练的半监督自动语音识别

    本文提出了一种基于端到端系统的自学习半监督自动语音识别方法，通过对无监督数据的伪标记迭代地增强有标记的数据，从而提高系统性能，实现数据增强效果，获得了 14.4% 的相对识别错误率改进。

    Jan, 2020