Vi beskriver Microsofts taligenkänningssystem, där vi kombinerar den senaste utvecklingen inom neural-network-baserad akustisk och språkbaserad modellering för att främja den senaste tekniken inom igenkänning av växeln. Inspirerad av maskininlärning ensemble tekniker, använder systemet en rad konvolutionella och återkommande neurala nätverk. I-vektormodellering och lattice-fri MMI-träning ger betydande vinster för alla akustiska modellarkitekturer. Språkmodell rescoring med flera framåt och bakåtgående RNNLMs, och ord bakersta-baserade systemkombination ger en 20% boost. Det bästa enskilda systemet använder en ResNet arkitektur akustisk modell med RNNLM omscoring, och uppnår en ordfelsfrekvens på 6,9% på NIST 2000 Telefon uppgift. Det kombinerade systemet har en felfrekvens på 6,2 %, vilket motsvarar en förbättring jämfört med tidigare rapporterade resultat för denna referensuppgift.
Referens REF beskrev den senaste versionen av Microsofts röstigenkänningssystem, som lade till en CNN-BLSTM akustisk modell till tidigare arkitekturer.
The Microsoft 2016 Conversational Speech Recognition System
{'venue': 'Proc. IEEE ICASSP, 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}