Báo cáo khoa học: "Improving Automatic Speech Recognition for Lectures through Transformation-based Rules Learned from Minimal Data"

We demonstrate that transformation-based learning can be used to correct noisy speech recognition transcripts in the lecture domain with an average word error rate reduction of . Our method is distinguished from earlier related work by its robustness to small amounts of training data, and its resulting efficiency, in spite of its use of true word error rate computations as a rule scoring function.

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.