Towards End-To-End Speech Recognition with Recurrent Neural Networks
Pourquoi ce travail est-il 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.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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
Résumé
This paper presents a speech recognition sys-tem that directly transcribes audio data with text, without requiring an intermediate phonetic repre-sentation. The system is based on a combination of the deep bidirectional LSTM recurrent neural network architecture and the Connectionist Tem-poral Classification objective function. A mod-ification to the objective function is introduced that trains the network to minimise the expec-tation of an arbitrary transcription loss function. This allows a direct optimisation of the word er-ror rate, even in the absence of a lexicon or lan-guage model. The system achieves a word error rate of 27.3 % on the Wall Street Journal corpus with no prior linguistic information, 21.9 % with only a lexicon of allowed words, and 8.2 % with a trigram language model. Combining the network with a baseline system further reduces the error rate to 6.7%. 1.
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La notice
- Revue
- Thématique
- Speech Recognition and Synthesis
- Domaine
- Computer Science
- Établissements canadiens
- University of Toronto
- Organismes subventionnaires
- —
- Mots-clés
- Computer scienceWord error rateTrigramSpeech recognitionConnectionismLanguage modelRecurrent neural networkArtificial intelligenceLexiconArtificial neural networkWord (group theory)Time delay neural networkNatural language processing
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui