Att utbilda ett konventionellt automatiskt taligenkänningssystem (ASR) för att stödja flera språk är en utmaning eftersom underordsenheten, lexikonet och ordinventeringen vanligtvis är språkspecifika. Däremot är sekvens-till-sekvens modeller väl lämpade för flerspråkig ASR eftersom de inkapslar en akustisk, uttal och språkmodell tillsammans i ett enda nätverk. I detta arbete presenterar vi en enda sekvens-till-sekvens ASR-modell utbildad på 9 olika indiska språk, som har mycket lite överlappning i sina manus. Specifikt tar vi en förening av språkspecifika diagramuppsättningar och utbildar en grafembaserad sekvens-till-sekvens-modell gemensamt på data från alla språk. Vi finner att denna modell, som inte uttryckligen ges någon information om språkidentitet, förbättrar igenkänningsprestandan med 21 % jämfört med motsvarande sekvens-till-sekvens-modeller som utbildas på varje språk individuellt. Genom att ändra modellen för att acceptera en språkidentifierare som ytterligare en indatafunktion förbättrar vi prestandan ytterligare med 7 % relativ och eliminerar förvirring mellan olika språk.
Ett flerspråkigt tillvägagångssätt föreslogs av REF med Seq2Seq-metoden med hjälp av en union av språkspecifika diagramuppsättningar och träna en grafembaserad sekvens-till-sekvens-modell gemensamt på data från alla språk.
Multilingual Speech Recognition with a Single End-to-End Model
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}