标签同步解码算法及其在语音识别中的应用

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自动语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)等序列标注任务的一个显著特点是其对相邻帧的时序序列关联性建模.用于对相邻帧进行时序建模的主流序列模型包括隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)和连接时序模型(Connectionist Temporal Classification,CTC).针对这些模型,当前主流的推理方法是帧层面的维特比束搜索算法,该算法复杂度很高,限制了语音识别的广泛应用.深度学习的发展使得更强的上下文和历史建模成为可能.通过
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