为提升在线语音识别效率,他创造了两种升级版算法模型

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与标准的BLSTM使用整句语音进行训练和解码不

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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下行速率 》(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,为了不需要 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。

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详见95188:BLSTM-DNN hybrid语音识别声学模型的第三个 多工业应用

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