BriefGPT - AI 论文速递
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使用多个 softmax 上的注意力的流式双语端到端自动语音识别模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新颖的双语端到端模型，通过共享编码器和预测网络，并通过自注意机制组合语言特定的联合网络，实现了单一神经模型对多种语言的识别和支持语言之间的动态切换。该方法在印地语、英语和混合代码测试集上分别降低了13.3%、8.23%和1.3%的词误差率。
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关键要点
- 本文介绍了一种新颖的双语端到端模型。
- 该模型通过共享编码器和预测网络实现多种语言的识别。
- 使用自注意机制组合语言特定的联合网络。
- 支持语言之间的动态切换。
- 相比传统双语基线模型，该方法在印地语、英语和混合代码测试集上分别降低了13.3%、8.23%和1.3%的词误差率。
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