阿里提出DFSMN语音识别声学模型1
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2022-08-04
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新智元专栏
团队：阿里巴巴语音交互智能团队
作者：张仕良，雷鸣，鄢志杰， 戴礼荣
会议：ICASSP-2018
【新智元导读】在语音顶会ICASSP，阿里巴巴语音交互智能团队的poster论文提出一种改进
的前馈序列记忆神经网络结构，称之为深层前馈序列记忆神经网络（DFSMN）。研究人员进
一步将深层前馈序列记忆神经网络和低帧率（LFR）技术相结合，构建LFR-DFSMN语音识别
声学模型。
在语音顶会ICASSP，阿里巴巴语音交互智能团队的poster论文提出一种改进的前馈序列记忆
神经网络结构，称之为深层前馈序列记忆神经网络（DFSMN）。研究人员进一步将深层前馈
序列记忆神经网络和低帧率（LFR）技术相结合，构建LFR-DFSMN语音识别声学模型。
该模型在大词汇量的英文识别和中文识别任务上都可以取得相比于目前最流行的基于长短时记
忆单元的双向循环神经网络（BLSTM）的识别系统显著的性能提升。而且LFR-DFSMN在训
练速度，模型参数量，解码速度，而且模型的延时上相比于BLSTM都具有明显的优势。
阿里提出DFSMN语音识别声学模型
星期五, 三月 16, 2018 3:12 下午
韩金虎
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