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电信技术论文_TCN-Transformer-CTC的端到端语
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摘要：文章摘要:最近，基于Transformer的端到端语音识别系统获得广泛的普及，但Transformer中的多头自注意力机制对输入序列的位置信息不敏感，同时它灵活的对齐方式在面对带噪语音时泛化性
文章摘要:最近，基于Transformer的端到端语音识别系统获得广泛的普及，但Transformer中的多头自注意力机制对输入序列的位置信息不敏感，同时它灵活的对齐方式在面对带噪语音时泛化性能较差。针对以上问题，首先提出使用时序卷积神经网络（TCN）来加强神经网络模型对位置信息的捕捉，其次在上述基础上融合连接时序分类（CTC），提出TCN-Transformer-CTC模型。不使用任何语言模型的情况下，在中文普通话开源语音数据库AISHELL-1上的实验结果表明：TCN-Transformer-CTC相较于Transformer字错误率相对降低10.91%，模型最终字错误率降低至5.31%，验证了提出的模型具有一定的先进性。
文章关键词:
论文DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2021.08.0323
论文分类号:TN912.34
文章来源：《声学学报》 网址: http://www.sxxbzz.cn/qikandaodu/2021/1102/867.html