Införandet av djupa neurala nätverk (DNN) leder till en betydande förbättring av den automatiska taligenkänning (ASR) prestanda. Hela ASR-systemet är dock fortfarande sofistikerat på grund av att det är beroende av den dolda Markov-modellen (HMM). Nyligen föreslås ett nytt endto-end ASR-ramverk, som använder återkommande neurala nätverk (RNN) för att direkt modellera sammanhangsoberoende mål med konnektivistisk tidsklassificering (CTC) objektiv funktion, och uppnår jämförbara resultat med hybrid HMM/DNN-systemet. I detta dokument undersöker vi per-dimensionella inlärningshastighet metoder, ADAGRAD och ADADELTA ingår, för att förbättra erkännandet av end-to-end-systemet, baserat på det faktum att blanksymbolen som används i CTC-teknik dominerar produktionen och dessa metoder ger frekventa funktioner små inlärningsfrekvenser. Experimentella resultat visar att mer än 4% relativ minskning av ordfelsfrekvensen (WER) samt 5% absolut förbättring av etikettnoggrannheten på träningssetet uppnås när man använder ADADELTA, och färre perioder av träning behövs. Nyckelord: tidsklassificering för connectionist, adaptiv perdimensionell inlärningshastighetsmetod, ASR från end-to-end
Wang m.fl. REF förbättrade i hög grad igenkännandet av end-to-end-system genom att studera metoden med per-dimensionell inlärningshastighet för Adagrad och Adadelta.
Improved End-to-End Speech Recognition Using Adaptive Per-Dimensional Learning Rate Methods
{'venue': 'IEICE Transactions', 'journal': 'IEICE Transactions', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}