I detta dokument föreslår vi ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) med lagermässigt kontextexpansion och platsbaserad uppmärksamhet, för stora ordförråd taligenkänning. I vår modell använder varje högre lager information från bredare sammanhang, längs både tid- och frekvensdimensioner, än dess omedelbara lägre skikt. Vi visar att både den lagervisa kontextexpansionen och den platsbaserade uppmärksamheten kan implementeras med hjälp av den elementvisa matrisprodukten och konvolutionen. I motsats till andra CNN används därför ingen poolningsverksamhet i vår modell. Experiment på 309hrs växel uppgift och 375hr kort meddelande diktation uppgift indikerar att vår modell överträffar både DNN och LSTM avsevärt.
REF föreslog ytterligare en djup CNN med lagervis kontextexpansion och platsbaserad uppmärksamhetsarkitektur (LACE).
Deep Convolutional Neural Networks with Layer-Wise Context Expansion and Attention.
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}