双方向リカレントニューラルネットワークに基づく音声認識

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概要

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近年ニューラルネットワークは実時間で大語彙音声認識が可能となった. 条件確率の推定のためにいろいろなニューラルネットワークの構造が使われているけれど, リカレントニューラルネットワークで作ったシステムは結果が一番良かった. 二つのリカレントニューラルネットワークに出てくる条件確率を混ぜて, できた一つの条件確率をscaled likelihoodに変化して, それでサーチを動かすのは, 今までの一番いい結果ができた. 二つの意見混ぜるのは理論的に難しい, もっと簡単な方法が必要だ. この論文では, まずニューラルネットワークはどやって音声認識のために使われれていて, それで新しい双方向リカレントネットワークの構造を説明する.
社団法人電子情報通信学会の論文
1996-10-18

著者

シュスターマイク
Atr音声翻訳通信研究所

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