Обучение языковых моделей RNN на основе гипотез автоматического распознавания речи: Обучение языковых моделей RNN на основе гипотез автоматического распознавания речи - Утеулиев, Ниетбай; Кудайбергенов, Жаббарберген (MODERN PROBLEMS AND PROSPECTS OF APPLIED MATHEMATICS, 2024)
Абстракт. Для обучения систем автоматического распознавания речи (АРР) требуется соответствующий объем данных. В некоторых работах предпринимались попытки обучения n- грамм языковых моделей (ЯМ) из списков и решеток N-лучших ASR, но обучение и адаптация ЯМ рекуррентной нейронной сети (RNN) из транскриптов АРР не привлекли внимания. В этой работе изучается обучение и адаптацию RNN. Вычислительные эксперименты показывают, что метод выборки для обучения RNN ЯМ в сетях АРР работает лучше и приводит к относительному снижению ошибок в наборе данных до 14%.