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使用 RNN-Transducer 探索流式端到端语音识别的架构、数据和单位
本研究使用循环神经网络传输器(RNN-T)来训练端到端语音识别模型,并探索了不同的模型架构。通过使用字元素(wordpieces),模型的性能进一步得到了提高,最终在语音搜索和语音听写任务上取得了与最新基线相当的成果。
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7 years ago
谷歌的神经机器翻译系统:弥合人类翻译和机器翻译之间的差距
Google 发布的 GNMT 神经机器翻译系统采用 LSTM 深度学习网络,使用 attention 机制和残差连接,借助词元素 (wordpieces) 将单词划分为子单元,提高了稀有单词处理能力与整体系统精度。
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8 years ago
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