为提升在线语音识别效率,他创造了两种升级版算法模型
近日,阿里算法专家坤承携《使用改进版本的LATENCY-CONTROLLED BLSTM 算法模型提升在线语音识别效率》(IMPROVING LATENCY-CONTROLLED BLSTM ACOUSTIC MODELS FOR ONLINE SPEECH RECOGNITION)参与ICASSP2017大会。
论文作者坤承与参会者交流
论文研究的出发点在于,为了能够取得更好的语音识别准确率,在声学模型建模中使用了Latency-controlled BLSTM 模型。
详见95188:BLSTM-DNN hybrid语音识别声学模型的第一个工业应用
https://yq.aliyun.com/articles/2308?spm=5176.100240.searchblog.7.zWq29M
与标准的BLSTM使用整句语音进行训练和解码不
