Återkommande neurala nätverk språkmodeller (RNNLMs) har visat sig konsekvent förbättra Word Felfrekvenser (WERs) av stora ordförråd taligenkänningssystem som använder ngram LMs. I detta papper undersöker vi övervakade och oövervakade diskriminerande anpassning av RNNLMs i en sändning transkription uppgift att rikta domäner definieras av antingen genre eller visa. Vi har undersökt två tillvägagångssätt baserade på (1) skalning framåt-förstärkta dolda aktiveringar (inlärning dolda enhet bidrag (LHUC) teknik) och (2) direkt finjustering av parametrarna för hela RNNLM. För att undersöka effektiviteten av de föreslagna metoderna utför vi experiment på multi-genere broadcast (MGB) data enligt MGB-2015 utmaningsprotokollet. Vi observerar små men betydande förbättringar i WER jämfört med en stark oanpassad RNNLM modell.
Gangireddie m.fl. REF utforskade modellbaserad anpassning genom att skala framåtförstärkta dolda aktiveringar och direkt finjustera alla RNNLM-parametrar.
Unsupervised Adaptation of Recurrent Neural Network Language Models
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}