Jul, 2022

多假设 RNN-T 损失函数用于神经传输器的无监督微调和自学习

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TL;DR本文提出了一种新的方法，利用未标记的语音数据对递归神经网络转录器端对端自动语音识别系统进行无监督的微调和自我训练，其中包括引入多重假设 RNN-T 损失以缓解 ASR 错误对无标记数据的影响，并在 Librispeech，Wall Street Journal（WSJ），Aurora-4 和 CHiME-4 数据集上进行实验，显著提高了系统性能。
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发现论文，激发创造
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    Oct, 2020

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    May, 2019

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    Jun, 2020

  • 跨语言知识转移和迭代伪标注 没有包括专有术语或不必要的解释 适用于使用转录器的低资源语音识别

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    May, 2023

  • N-Best ASR Transformer: 使用多个 ASR 假设提高 SLU 性能

    使用自动语音识别提供的多个文本替代方案，采用简化的表述方式，通过 transformer 模型 BERT 和 XLM-RoBERTa 对 N-best 替代方案的连接作为输人，提高了 Spoken Language Understanding 系统的性能。

    Jun, 2021

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    Oct, 2019