Multi-task learning using mismatched transcription for under-resourced speech recognition

This paper presents a multi-task learning framework where the DNN acoustic model is simultaneously trained using both a limited amount of native (matched) transcription and a larger set of mismatched transcription. Our experiments on Georgian data from the IARPA Babel program show the effectiveness of the proposed method. |

Bấm vào đây để xem trước nội dung
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
296    72    1    20-04-2024
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.