I detta dokument presenterar vi Adaptive Computation Steps (ACS) algoritm, som möjliggör end-to-end taligenkänning modeller för att dynamiskt bestämma hur många ramar som ska bearbetas för att förutsäga en språklig utgång. Modellen som tillämpar ACS algoritm följer encoder-dekoder ramverket, medan till skillnad från de uppmärksamhetsbaserade modeller, det producerar anpassningar självständigt på kodaren sidan med hjälp av korrelationen mellan angränsande ramar. Förutsägelser kan därför göras så snart tillräcklig akustisk information har mottagits, vilket gör modellen tillämplig i online-fall. Dessutom görs en liten förändring av avkodningsstadiet i ramen för kodare och kodare, vilket gör det möjligt för förutsägelsen att utnyttja dubbelriktade sammanhang. Vi verifierar ACS algoritmen på en Mandarin tal corpus AIShell-1, och det uppnår en 31,2% CER i online-tillfället, jämfört med 32,4% CER av den uppmärksamhet-baserade modellen. För att fullt ut demonstrera fördelen med ACS-algoritm utförs offlineexperiment där vår ACS-modell uppnår en 18,7% CER, vilket överträffar den uppmärksamhetsbaserade motsvarigheten med CER på 22,0%.
I REF, Li al. presentera den viktiga algoritmen Adaptive Computation Steps (ACS) för att dynamiskt bestämma hur många ramar som ska bearbetas för att förutsäga en språklig utgång.
End-to-end Speech Recognition with Adaptive Computation Steps
{'venue': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}