Attention is a very popular and effective mechanism in artificial neural network-based sequence-to-sequence models. In this survey paper, a comprehensive review of the different attention models used in developing automatic speech recognition systems is provided. The paper focuses on the development and evolution of attention models for offline and streaming speech recognition within recurrent neural network- and Transformer- based architectures.


翻译:这份调查文件对开发自动语音识别系统时所使用的不同关注模式进行了全面审查,重点阐述在经常性神经网络和变异器结构中开发并演化离线和流言识别的注意模式。

0
下载
关闭预览

相关内容

【论文笔记】通俗理解少样本文本分类 (Few-Shot Text Classification) (1)
深度学习自然语言处理
7+阅读 · 2020年4月8日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
自然语言处理(二)机器翻译 篇 (NLP: machine translation)
DeepLearning中文论坛
12+阅读 · 2015年7月1日
Arxiv
19+阅读 · 2019年4月5日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
VIP会员
相关资讯
【论文笔记】通俗理解少样本文本分类 (Few-Shot Text Classification) (1)
深度学习自然语言处理
7+阅读 · 2020年4月8日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
自然语言处理(二)机器翻译 篇 (NLP: machine translation)
DeepLearning中文论坛
12+阅读 · 2015年7月1日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员