Apple Machine Learning Research
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优化端到端自动语音识别的字节级表示
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种优化端到端自动语音识别的字节级表示的算法。通过使用自动编码器和向量量化，可以实现更好的准确性。该框架整合了不同模态的信息，并提供纠错机制。在英语/普通话听写任务中，使用这种方法构建的双语ASR模型相对于UTF-8表示可以提高5%的错误率。
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关键要点
- 提出了一种优化端到端自动语音识别的字节级表示的算法。
- 字节级表示适用于大规模多语言ASR系统，具有紧凑性和通用性。
- UTF-8是最常用的字节级表示，但并非专为ASR或机器学习任务设计。
- 通过使用自动编码器和向量量化，可以优化字节级表示并提高准确性。
- 该框架整合了不同模态的信息，并提供纠错机制。
- 在英语/普通话听写任务中，使用这种方法构建的双语ASR模型相对于UTF-8表示可以提高5%的错误率。
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