Abstract-Generative modeller har länge varit den dominerande metoden för taligenkänning. Framgången för dessa modeller bygger dock på användning av sofistikerade recept och komplicerade maskiner som inte är lätt tillgängliga för icke-utövare. Nya innovationer inom Deep Learning har gett upphov till alternativa - discriminativa modeller som kallas Sequence-to-Sequence modeller, som nästan kan matcha noggrannheten hos toppmoderna generativa modeller. Även om dessa modeller är lätta att träna eftersom de kan tränas end-to-end i ett enda steg, har de en praktisk begränsning att de bara kan användas för offline-igenkänning. Detta beror på att modellerna kräver att hela indatasekvensen är tillgänglig i början av slutsatsen, ett antagande som inte är giltigt för ögonblicklig taligenkänning. För att ta itu med detta problem introducerades nyligen online-sekvens-till-sekvens-modeller. Dessa modeller kan börja producera utgångar när data anländer, och modellen känner sig tillräckligt säker för att producera partiella utskrifter. Dessa modeller, som sekvens-till-sekvens är orsakssamband - den produktion som produceras av modellen tills någon gång, t, påverkar de funktioner som beräknas därefter. Detta gör modellen till sin natur mer kraftfull än generativa modeller som inte kan ändra funktioner som beräknas från data. Detta dokument belyser två huvudsakliga bidrag - en förbättring av online-sekvens-till-sekvens modell utbildning, och dess tillämpning på bullriga inställningar med blandat tal från två talare.
Enkelt uttryckt, sekvens-till-sekvens modell för taligenkänning tar en akustisk sekvens som ingång och returnerar en transkription sekvens som utgång REF.
An online sequence-to-sequence model for noisy speech recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}