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end-to-end deep learning
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生产语音模型中减少偏差
本研究通过使用改进的神经网络结构、解决优化问题和应用增强的语音和标签建模策略来识别和解决深度学习中的偏差问题,成功应对了现有语音识别系统中固有的不足之处并实现了误差率的降低,为设备实际部署提供了可行性。
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7 years ago
将 Residual Networks 与 LSTMs 组合用于唇语识别
本文提出了一种端到端的深度学习架构用于字级视觉语音识别,该方法结合了时空卷积、残量和双向长短时记忆网络,该网络在 Lipreading In-The-Wild 基准上获得了 83.0 的字级准确率,相较于当前的最先进方法有 6.8 的绝对提
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7 years ago
深度言语:扩大端到端语音识别
使用端到端深度学习开发的演讲识别系统:不需要手工设计组件来模拟背景噪声、混响或者发言人差异,取而代之的是直接学习一个对这些影响具有鲁棒性的函数的方法,其关键是优化的 RNN 训练系统以及一组新的数据综合技术,该系统在 Switchboard
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10 years ago
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