Abstract-This paper presenterar en öppen källkod teckenbaserade end-to-end taligenkänningssystem för brasilianska portugisiska (PT-BR). Det första steget i arbetet var att utveckla en PT-BR dataset-en ensemble med 4 tidigare dataset (varav 3 allmänt tillgängliga). Modellen tränas på denna dataset är en dubbelriktad lång korttidsminne nätverk med connectist tidsklassificering för end-to-end utbildning. Flera tester utfördes för att hitta den bästa uppsättningen hyperparametrar. Utan en språkmodell uppnår systemet en felfrekvens på 31,53 % på testuppsättningen, cirka 17 % högre än kommersiella system med en språkmodell. Denna första insats visar att ett taligenkänningssystem med hög prestanda för PT-BR är genomförbart.
Quintanilha m.fl. REF presenterade en öppen källkod, karaktärsbaserad, end-to-end tvåvägslångt kortfristigt minne (BLSTM) neurala nätverk för LVCSR.
Towards an end-to-end speech recognizer for Portuguese using deep neural networks
{'venue': 'Anais de XXXV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais', 'journal': 'Anais de XXXV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}