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J-GLOBAL ID：201802258866331370   整理番号：18A1771895

1パス復号化におけるマルチストリームWFST組合せのための進行性ニューラルネットワークの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Progressive Neural Networks for Multi-Stream Wfst Combination in One-Pass Decoding

著者 (2件)： Xu Sirui (Department of Computer Science and Engineering, The Ohio State University) ,  Fosler-Lussier Eric (Department of Computer Science and Engineering, The Ohio State University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 5914-5918  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの最新の自動音声認識(ASR)システムは,認識性能を改善するためにシステム組合せ技術を採用している。本論文では,異なる雑音のある音声領域に対するモデル間の知識を移動させ,システム組合せによりこれらのモデルを統合する可能性を検討した。本研究の最初の貢献は,雑音のある音声の音響特徴をモデル化するための漸進的ニューラルネットワークの利用である。著者らは,異なる雑音条件間の知識伝達を達成するために,細分化された雑音データに関する進行性ニューラルネットワークを訓練した。著者らの第2の貢献は,より長い時間スケール(例えば単語仮説)における漸進的ネットワークの出力を結合する改良マルチストリームWFSTフレームワークである。スコア融合は,復号格子上の単語境界において訓練されたLSTMによって実行される。知識転送とシステム組合せ技術の両方を採用することにより,独立に訓練された深いニューラルネットワークと比較して改善された性能を達成した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  モデリング ,  *復号化 ,  単語
準シソーラス用語： *マルチストリーム ,  自動音声認識 ,  スコア ,  細分化 ,  音響特徴 ,  重み付き有限状態トランスデューサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： パス ,  復号化 ,  マルチストリーム ,  WFST ,  組合せ ,  ニューラルネットワーク ,  応用