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10. 普通话中基于音节的序列 - 序列语音识别的基于音节的序列 - 序列语音识别 作者:周世宇,林浩东,许旭,许波 由INTERSPEECH2018接受 机构:中国科学院大学 摘要:基于序列注意的模型最近在自动语音识别(ASR)任务中显示出非常有希望的结果,该任务将声学,发音和语言模型集成到单个神经网络中。在这些模型中,Transformer是一种新型的基于序列到序列注意的模型,完全依赖于自我注意而不使用RNN或卷积,从而实现了一种新的单模型最先进的神经机器翻译BLEU(NMT ) 任务。自从Transformer的出色表现以来,我们将其扩展到语音,并将其作为中文普通话ASR任务中从序列到序列注意模型的基本架构。此外,我们调查了基于音节的模型和基于上下文无关音素(CI音素)的模型与Transformer在汉语中的比较。另外,提出了一种具有Transformer的贪心级联解码器,用于将CI音素序列和音节序列映射为单词序列。对HKUST数据集的实验表明,基于音节的Transformer模型比基于CI音素的模型表现更好,并且实现了\ emph {$ 28.77 \%$}的字符错误率(CER...