在多任务框架中的低资源爱尔兰语语音识别和方言识别
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。使用中级 CTC (InterCTC) 训练的混合 CTC/Attention 编码器 - 解码器模型,探索了爱尔兰 (盖尔语) 低资源语音识别 (ASR) 和方言识别 (DID)。通过与目前在 ASR (TDNN-HMM) 和 DID (ECAPA-TDNN) 训练的最佳模型进行对比,首先确定了最佳的 InterCTC 设置,并使用 E-branchformer...
本文介绍了使用中级CTC(InterCTC)训练的混合CTC/Attention编码器-解码器模型在爱尔兰低资源语音识别(ASR)和方言识别(DID)中的应用。实验结果显示,与基线模型相比,DID准确率提高了10.8%,字误率性能接近TDNN-HMM模型。这种多任务方法展示了在爱尔兰低资源ASR和DID中的潜在优势。