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    干货 | 对端到端语音识别网络的两种全新探索

    AI 科技评论按:语音识别技术历史悠久,早在上世纪 50 年代,贝尔研究所就研究出了可以识别十个英文数字的简单系统。从上世纪 70 年代起,传统的基于统计的 HMM 声学模型,N 元组语言模型的发明,已经使得语音识别技术可以在小规模词汇量上使用。在新世纪伊始,GMM-HMM 模型的序列鉴别性训练方法的提出又进一步提升了语音识别的准确率。最近 5-10 年间,随着深度学习的快速发展,算力的快速增长,数据量的急速扩张,深度学习开始大规模应用于语音识别领域并取得突破性进展,深度模型已经可以在干净标准的独白类音频上达到 5% 以下的错词率。此外,端到端的模型可以轻松的将各种语言揉合在一个模型中,不需要做额外的音素词典的准备,这将大大推动业界技术研究与应用落地的进度。

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    博客 | 论文解读:对端到端语音识别网络的两种全新探索

    雷锋网 AI 科技评论按:语音识别技术历史悠久,早在上世纪 50 年代,贝尔研究所就研究出了可以识别十个英文数字的简单系统。从上世纪 70 年代起,传统的基于统计的 HMM 声学模型,N 元组语言模型的发明,已经使得语音识别技术可以在小规模词汇量上使用。在新世纪伊始,GMM-HMM 模型的序列鉴别性训练方法的提出又进一步提升了语音识别的准确率。最近 5-10 年间,随着深度学习的快速发展,算力的快速增长,数据量的急速扩张,深度学习开始大规模应用于语音识别领域并取得突破性进展,深度模型已经可以在干净标准的独白类音频上达到 5% 以下的错词率。此外,端到端的模型可以轻松的将各种语言揉合在一个模型中,不需要做额外的音素词典的准备,这将大大推动业界技术研究与应用落地的进度。

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