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基于自适应的 Conformer 的连续手语识别与无监督预训练
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于混合CTC/注意力模型的ResNet-18和Conformer，显著提升了语音识别的准确性。通过引入AdaptSign和CSLR2模型，在连续手语识别和手语检索中取得了优异表现，并利用多语种手语数据集提升识别能力。此外，Conformer模型在LibriSpeech基准测试中超越传统模型，展示了在语音识别和分离任务中的潜力。
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关键要点
- 提出了一种基于混合CTC/注意力模型的ResNet-18和Conformer，能够进行端到端训练，显著提升语音识别的准确性。
- AdaptSign模型通过引入可学习模块，展现出在连续手语识别任务中的卓越性能，能够动态关注手语视频中的重要信息。
- CSLR2模型实现了大词汇连续手语识别和手语检索的联合嵌入空间，证明了精心选择损失函数对模型性能的互利影响。
- Conformer模型在LibriSpeech基准测试中表现优异，字错率超越了传统的Transformer和CNN模型。
- 通过利用多语种手语数据集，提升了单一语种的连续手语识别能力，实验结果显示在多个数据集上取得了最先进的性能。
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延伸问答
Conformer模型的主要优势是什么？
Conformer模型结合了Transformer和卷积神经网络的优点，能够有效建模语音序列的局部和全局依赖，且在参数更少的情况下实现更高的识别率。
AdaptSign模型在手语识别中有什么创新？
AdaptSign模型通过引入可学习模块，能够动态关注手语视频中的重要信息，从而在连续手语识别任务中展现出卓越性能。
CSLR2模型的功能是什么？
CSLR2模型实现了大词汇连续手语识别和手语检索的联合嵌入空间，能够在手语序列和口语文本之间进行有效输出。
如何提升单一语种的连续手语识别能力？
通过利用多语种手语数据集，识别跨语种手语并将其作为辅助训练数据，可以显著提升单一语种的连续手语识别能力。
Conformer模型在LibriSpeech基准测试中的表现如何？
Conformer模型在LibriSpeech基准测试中取得了2.1%/4.3%的字错率，超越了传统的Transformer和CNN模型。
本文提出的混合CTC/注意力模型有什么特点？
该混合CTC/注意力模型能够进行端到端训练，显著提升语音识别的准确性，并在多个数据集上取得了最先进的性能。
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