Olika utbildnings- och anpassningsmetoder för flerspråkigt automatiskt taligenkänning (ASR) utforskas i samband med hybridsystem som utnyttjar Deep Neural Networks (DNN) och Hidden Markov Models (HMM). I flerspråkig DNN utbildning, de dolda lager (eventuellt extrahera flaskhals funktioner) delas vanligtvis över språk, och utdataskiktet kan antingen modellera flera uppsättningar av språkspecifika senoner eller en enda universell IPA-baserad flerspråkig senon set. Båda arkitekturerna undersöks, utnyttjar och jämför olika språkadaptiv utbildningsteknik (LAT) som härrör från framgångsrik DNN-baserad högtalaradaptering. Mer specifikt beaktas adaptiva utbildningsmetoder som Cluster Adaptive Training (CAT) och Learning Hidden Unit Contribution (LHUC). Dessutom studeras och testas även en språkadaptiv utgångsarkitektur för IPA-baserad universell DNN. Experiment visar att LAT förbättrar prestanda och anpassning på det översta lagret ytterligare förbättrar noggrannheten. Genom att kombinera nivå minimum Bayes risk (sMBR) sekvens utbildning med LAT, visar vi att ett språk adaptivt utbildade IPA-baserade universella DNN överträffar en enspråkig sekvens tränad modell.
I tidigare arbete REF undersökte vi flera språkadaptiva utbildningsmetoder från högtalare adaptiv utbildning i DNN.
An Investigation of Deep Neural Networks for Multilingual Speech Recognition Training and Adaptation
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}