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基于RNN和WFST译码的自动语音识别研究
被引量:
3
1
作者
郑晓琼
汪晓
+2 位作者
江海升
樊培培
张超
《信息技术》
2019年第6期115-120,共6页
文中利用Eesen框架声学建模简化了现有的自动语音识别(ASR),通过训练单个递归神经网络(RNN)来预测上下文无关的目标(音素或字符)。为了消除对预生成帧标签的需求,采用了连接时间分类(CTC)目标函数来推断语音和标签序列之间的对齐。同时...
文中利用Eesen框架声学建模简化了现有的自动语音识别(ASR),通过训练单个递归神经网络(RNN)来预测上下文无关的目标(音素或字符)。为了消除对预生成帧标签的需求,采用了连接时间分类(CTC)目标函数来推断语音和标签序列之间的对齐。同时,采用基于加权有限状态换能器(WFST)的广义译码方法,将词汇和语言模型有效地整合到CTC译码中。实验结果表明,与混合HMM/DNN模型相比,所提方法具有较低的误码率(WER),同时显著加快了译码速度。
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关键词
自动语音识别
Eesen
递归神经网络
加权有限状态换能器
连接时间分类
下载PDF
职称材料
题名
基于RNN和WFST译码的自动语音识别研究
被引量:
3
1
作者
郑晓琼
汪晓
江海升
樊培培
张超
机构
国网安徽省电力有限公司检修分公司
出处
《信息技术》
2019年第6期115-120,共6页
文摘
文中利用Eesen框架声学建模简化了现有的自动语音识别(ASR),通过训练单个递归神经网络(RNN)来预测上下文无关的目标(音素或字符)。为了消除对预生成帧标签的需求,采用了连接时间分类(CTC)目标函数来推断语音和标签序列之间的对齐。同时,采用基于加权有限状态换能器(WFST)的广义译码方法,将词汇和语言模型有效地整合到CTC译码中。实验结果表明,与混合HMM/DNN模型相比,所提方法具有较低的误码率(WER),同时显著加快了译码速度。
关键词
自动语音识别
Eesen
递归神经网络
加权有限状态换能器
连接时间分类
Keywords
automatic speech recognition
Eesen
recurrent neural network
WSFT
CTC
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RNN和WFST译码的自动语音识别研究
郑晓琼
汪晓
江海升
樊培培
张超
《信息技术》
2019
3
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