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四元数卷积神经网络用于端到端自动语音识别
该研究论文介绍了一种新的方法,使用四元数代替传统的时间帧维度元素作为输入特征来训练基于 QCNN 和 CTC 模型进行序列到序列映射的语音识别系统,实验结果表明,相较于基于传统卷积神经网络的竞争模型,该方法具有更高的准确率且参数更少。
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6 years ago
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。
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7 years ago
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