Bidirectional Long short-term memory and Recurrent Neural Network model for speech recognition
Notice bibliographique
Résumé
Speech-to-text is essential as it converts spoken words to text, thus making it easy to store. It has several components; from a basic model, it is viewed in four stages; Signal pre-processing, feature extraction, feature selection, and modeling. Several works of literature have been documented on improving and achieving better results in speech recognition. However, works remains in resolving the issue of word error rate and accuracy on continuous input stream without increasing the required bandwidth. This research evaluates recurrent neural networks, long short-term memory neural networks, gated recurrent units, and bi-directional long short-term memory. It further tests the signal’s performance after introducing bias to the long short-term memory. This research then proposes a model bi-directional long short-term memory recurrent neural network. Experimental results demonstrate that even with a bias of one on long short-term memory, the bidirectional long short-term memory recurrent neural network model still achieves better results with a word error rate of 8.92%, accuracy of 91.08% and mean edit distance of 0.1910 using the Libri speech training dataset. Future work will evaluate the use of the transformer models in the reduction of the word error rate and accuracy on a continuous input stream.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».