Incoherent training of deep neural networks to de-correlate bottleneck features for speech recognition
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recently, the hybrid model combining deep neural network (DNN) with context-dependent HMMs has achieved some dramatic gains over the conventional GMM/HMM method in many speech recognition tasks. In this paper, we study how to compete with the state-of-the-art DNN/HMM method under the traditional GMM/HMM framework. Instead of using DNN as acoustic model, we use DNN as a front-end bottleneck (BN) feature extraction method to decorrelate long feature vectors concatenated from several consecutive speech frames. More importantly, we have proposed two novel incoherent training methods to explicitly de-correlate BN features in learning of DNN. The first method relies on minimizing coherence of weight matrices in DNN while the second one attempts to minimize correlation coefficients of BN features calculated in each mini-batch data in DNN training. Experimental results on a 70-hr Mandarin transcription task and the 309-hr Switchboard task have shown that the traditional GMM/HMMs using BN features can yield comparable performance as DNN/HMM. The proposed incoherent training can produce 2-3% additional gain over the baseline BN features. At last, the discriminatively trained GMM/HMMs using incoherently trained BN features have consistently surpassed the state-of-the-art DNN/HMMs in all evaluated tasks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle