Acoustic-to-Word igenkänning ger en enkel lösning på end-to-end taligenkänning utan att behöva extern avkodning, språkmodell om-skorning eller lexikon. Även om karaktärsbaserade modeller erbjuder en naturlig lösning på problemet med out-ofvokabulary, kan ordmodeller vara enklare att avkoda och kan också kunna direkt känna igen semantiskt meningsfulla enheter. Vi presenterar effektiva metoder för att träna Sequenceto-Sequence modeller för direkt igenkänning på ordnivå (och igenkänning på teckennivå) och visar en absolut förbättring på 4,4-5,0% i Word Felfrekvens på växeln corpus jämfört med tidigare arbete. Utöver dessa lovande resultat är ordbaserade modeller mer tolkningsbara än karaktärsmodeller, som måste vara sammansatta i ord med hjälp av ett separat avkodningssteg. Vi analyserar kodaren dolda tillstånd och uppmärksamhet beteende, och visar att platsmedveten uppmärksamhet naturligt representerar ord som en enda talord-vektor, trots spänner flera ramar i inmatningen. Vi visar slutligen att Akustic-to-Word-modellen också lär sig att segmentera tal till ord med en genomsnittlig standardavvikelse på 3 ramar jämfört med mänskliga annoterade tvångsanpassningar för växeln corpus.
Med hjälp av en övervakad end-to-end taligenkänning modell, REF lära akustiska ord inbäddningar och hur man segmentera tal i ord.
Acoustic-to-Word Recognition with Sequence-to-Sequence Models
{'venue': '2018 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT)', 'journal': '2018 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}