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基于BLSTM的语音识别解码优化算法 会议论文
, 中国黑龙江哈尔滨, 2017-09-22
Authors:  邬龙;  黎塔;  王丽;  颜永红
Adobe PDF(365Kb)  |  Favorite  |  View/Download:73/0  |  Submit date:2018/06/11
双向长短时记忆神经网络(bidirectional Long Short-term Memory  Blstm)如今已经广泛用于自动语音识别(automatic Speech Recognition  Asr)[1]的声学建模。虽然1其较传统的声学建模方法有很大优势但是需要用到整句递归计算每一帧的后验概率  解码延迟和实时率无法得到有效保证  因而限制了这种神经网络在实时场景中的应用。为 此  本文在上下文相关块(Context Sensitive Chunk  Csc) 解码算法的基础上  提出一种基于状态拷贝的csc 改进算法  即cpsc 算法。实验表明  该方法能够在精度不损失的情况下取得0.3~0.4倍的加速。