Sekvens-till-sekvens modeller ger en enkel och elegant lösning för att bygga taligenkänningssystem genom att vika separata komponenter i ett typiskt system, nämligen akustisk (AM), uttal (PM) och språk (LM) modeller i ett enda neuralt nätverk. I detta arbete tittar vi på en sådan sekvens-till-sekvens modell, nämligen lyssna, delta och stava (LAS) [1], och utforska möjligheten att träna en enda modell för att tjäna olika engelska dialekter, vilket förenklar processen för att träna multi-dialekt system utan behov av separata AM, PM och LMs för varje dialekt. Vi visar att helt enkelt samla data från alla dialekter i en LAS-modell faller bakom prestandan hos en modell finjusterad på varje dialekt. Vi tittar sedan på att införliva dialektspecifik information i modellen, både genom att ändra träningsmålen genom att infoga dialektsymbolen i slutet av den ursprungliga grafemesekvensen och även mata en 1-hot representation av dialektinformation i alla skikt av modellen. Experimentella resultat på sju engelska dialekter visar att vårt föreslagna system är effektivt i modellering dialektvariationer inom en enda LAS modell, överträffar en LAS modell tränas individuellt på var och en av de sju dialekterna av 3.1~16,5% relativ.
REF undersökte möjligheten att utbilda en enda modell för olika engelska dialekter och jämförde olika metoder för att införliva dialektspecifik information i modellen.
Multi-Dialect Speech Recognition with a Single Sequence-to-Sequence 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']}