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deep neural network acoustic models
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无监督领域分离网络的自适应算法用于强化语音识别
本文提出了一种基于深度神经网络的非监督领域自适应技术,该技术通过训练既能执行音素分类,又能执行领域分类的 DNN 模型,并明确建模两个域之间的不同之处,可以在 CHiME-3 数据集上实现接近 11.08%的相对词错误率(WER)降低。
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7 years ago
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