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上传时间: 2017-02-22
详细说明： 端到端attention-based大规模词表语音识别 End-to-end attention-based large vocabulary speech recognition (2016) 作者 D. Bahdanau et al. Deep speech 2：中英文端到端语音识别 Deep speech 2: End-to-end speech recognition in English and Mandarin (2015) 作者 D. Amodei et al. 使用深度循环网络进行语音识别 Sp eech recognition with deep recurrent neural networks (2013) 作者A. Graves 用于语音识别中声学建模的深度神经网络：四个研究小组的观点分享 Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition: The shared views of four research groups (2012) 作者G. Hinton et al. 摘要：大多数当前的语音识别系统都使用隐马尔科夫模型（HMMs）来解决语音中的时间变化问题，用混合高斯模型（GMMs）来评价每一个HMM拟合声音输入表示帧或者小窗口帧系数的效果。存在一种替代评价方法是使用前馈神经网络来将多个帧系数作为输入，将HMM状态的后验概率作为输出。深度神经网络有很多隐藏层，通过新的方法进行训练，在很多语音识别任务上都比GMM模型更加出众，有时甚至会好非常多。本文将会做一个综述，分别对四家研究机构在最近语音识别的声学建模领域取得的成功进行介绍。 基于上下文预训练的深度神经网络在大规模词表语音识别中的应用 Context-dependent pre-trained deep neural networks for large-vocabulary speech recognition (2012) 作者G. Dahl et al. 使用深度置信网络进行声学建模 Acoustic modeling using deep belief networks (2012) 作者A. Mohamed et al. ...展开收缩
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