deepspeech 2 (百度 2016 论文解读 )
论文:http://proceedings.mlr.press/v48/amodei16.pdf
题目:Deep Speech 2 : End-to-End Speech Recognition in English and Mandarin
摘要
我们表明,可以使用端到端的深度学习方法来识别英语或普通话(两种截然不同的语言)。 由于它用神经网络代替了人工工程组件的整个流水线,因此端到端学习使我们能够处理各种语音,包括嘈杂的环境,口音和不同的语言。 我们方法的关键是我们对HPC技术的应用,使以前需要数周才能完成的实验现在可以在数天内运行。 这使我们能够更快地进行迭代,以识别出卓越的架构和算法。 结果,在某些情况下,以标准数据集为基准,我们的系统在人工转录方面具有竞争力。 最后,通过在数据中心中使用称为批处理分配技术和GPU的技术,我们证明了我们的系统可以廉价地在线部署,在为大规模用户提供服务时提供了低延迟。
1.介绍
数十年的手工工程领域知识已进入当前最先进的自动语音识别(ASR)流程。 一个简单但功能强大的替代解决方案是端到端地训练此类ASR模型,使用深度学习将单个模块替换大多数模块,如(Hannun et al。,2014a)和(Graves&Jaitly,2014b)。 这种“端到端”的培训愿景通过消除通常用于构建最新ASR模型的自举,对齐/聚类/ HMM机械所需的工程设计,简化了培训过程。 在这样的基于端到端深度学习的系统上,我们可以采用各种深度学习技术:捕获大型训练集,使用高性能计算训练大型模型以及有条不紊地探索神经网络架构的空间。
本文详细介绍了我们对模
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