This paper presents a systematic pe

This paper presents a systematic performance comparison
among various levels of acoustic modeling units for DNNs and
GMMs based Chinese speech recognition. The introduction of
DNNs based acoustic models would change many conclusions
based on GMMs, owing to the difference that DNN is a discriminative
model and the other is generative model. For the context
independent acoustic modeling units, syllable based models have
shown better performance than initial/finals or phone based
models, especially in the DNNs based ASR systems. The outstanding
performance mainly benefits from the more detailed
description of acoustic representation. In addition, the best performance
is obtained with the context dependent phones in the
DNN systems. When the context dependency information is
introduced, the performances of initial/finals and phones have
gained remarkable improvement. Besides, for the DNNs based
systems, the impact of the number of senones is also discussed.
Unlike the GMMs based systems, when the number of senones
increases, although the classification performance of DNNs
decreases, the ASR performance of DNNs based acoustic models
has been less affected. What should be pointed out is that, with
DNNs, the context independent syllable based systems have
gained the similar performance with context dependent initial/
finals based systems. Through introducing the multi-task learning
strategy, multiple modeling units can be combined to train a better
acoustic model. The information coming from different levels of
modeling units can help the feature learning for DNNs.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เอกสารนี้แสดงการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของระบบระหว่างระดับต่าง ๆ ของหน่วยสร้างโมเดลระดับ DNNs และGMMs ใช้การรู้จำเสียงภาษาจีน แนะนำDNNs ตามระดับรูปแบบจะเปลี่ยนบทสรุปมากมายตาม GMMs เนื่องจากความแตกต่างที่ DNN จะเป็น discriminativeรูปแบบและอื่น ๆ เป็นแบบ generative ในบริบทมีเสียงตามรูปแบบโมเดลอิสระระดับหน่วยแสดงประสิทธิภาพที่ดีกว่าเริ่มต้น/รอบชิงชนะเลิศหรือโทรศัพท์พื้นฐานโมเดล โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน DNNs ที่ใช้ระบบ ASR โดดเด่นประสิทธิภาพการทำงานส่วนใหญ่ได้รับประโยชน์จากรายละเอียดเพิ่มเติมคำอธิบายของตัวแทนระดับ นอกจากนี้ ที่สุดได้รับ มีโทรศัพท์ขึ้นอยู่กับบริบทในการระบบ DNN เมื่อมีข้อมูลการอ้างอิงบริบทแนะนำ การแสดงเริ่มต้น/รอบชิงชนะเลิศและโทรศัพท์ได้ได้รับการปรับปรุงที่โดดเด่น นอกจาก สำหรับ DNNs ที่อยู่นอกจากนี้ยังมีการกล่าวถึงระบบ ผลกระทบของหมายเลข senonesซึ่งแตกต่างจาก GMMs ที่ใช้ระบบ เมื่อค่าของ senonesเพิ่มขึ้น แม้ว่าประสิทธิภาพการจัดประเภทของ DNNsลดลง ASR ประสิทธิภาพของ DNNs โดยใช้แบบจำลองระดับได้รับน้อยกว่าผลกระทบ อะไรควรจะชี้ให้เห็นว่า มีDNNs ระบบเสียงอิสระจากบริบทได้ได้รับประสิทธิภาพการทำงานคล้ายกับการเริ่มต้นขึ้นอยู่กับบริบท /รอบชิงชนะเลิศตามระบบ ผ่านการแนะนำการเรียนรู้งานหลายกลยุทธ์ สามารถรวมหลายโมเดลหน่วยฝึกดีกว่าแบบจำลองระดับ ข้อมูลที่มาจากระดับที่แตกต่างหน่วยการสร้างโมเดลจะช่วยให้คุณลักษณะการเรียนรู้สำหรับ DNNs

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทความนี้นำเสนอการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของระบบในหมู่ระดับต่าง ๆ ของหน่วยงานการสร้างแบบจำลองอะคูสติกและ DNNs GMMs ตามการรับรู้พูดภาษาจีน การแนะนำของDNNs ตามรูปแบบอะคูสติกจะเปลี่ยนข้อสรุปที่หลายคนขึ้นอยู่กับGMMs เนื่องจากความแตกต่างที่เป็น DNN จำแนกรูปแบบและอื่นๆ ที่เป็นรูปแบบการกำเนิด สำหรับบริบทอิสระหน่วยการสร้างแบบจำลองอะคูสติกรุ่นตามพยางค์ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่ดีขึ้นกว่าครั้งแรก/ รอบชิงชนะเลิศหรือโทรศัพท์ตามรูปแบบโดยเฉพาะอย่างยิ่งในDNNs ตามระบบ ASR ยอดคงเหลือของผลการดำเนินงานส่วนใหญ่ได้รับประโยชน์จากรายละเอียดเพิ่มเติมรายละเอียดของการแสดงอะคูสติก นอกจากนี้ยังมีประสิทธิภาพที่ดีที่สุดจะได้รับกับบริบทโทรศัพท์ขึ้นอยู่กับที่ระบบDNN เมื่อข้อมูลบริบทพึ่งพาจะถูกนำมาแสดงในการเริ่มต้น / รอบชิงชนะเลิศและโทรศัพท์ได้รับการปรับปรุงที่โดดเด่น นอกจากนี้สำหรับ DNNs ตามระบบผลกระทบของจำนวนsenones ยังกล่าว. ซึ่งแตกต่างจากระบบที่ใช้ GMMs เมื่อจำนวนของ senones เพิ่มขึ้นถึงแม้ว่าประสิทธิภาพการจัดหมวดหมู่ของ DNNs ลดประสิทธิภาพการทำงาน ASR ของ DNNs ตามรูปแบบอะคูสติกที่ได้รับได้รับผลกระทบน้อย สิ่งที่ควรจะชี้ให้เห็นคือมีDNNs, บริบทพยางค์อิสระตามระบบได้รับประสิทธิภาพการทำงานที่คล้ายกับบริบทเริ่มต้นขึ้น/ รอบชิงชนะเลิศตามระบบ ผ่านการแนะนำการเรียนรู้หลายงานกลยุทธ์การสร้างแบบจำลองหลายหน่วยสามารถใช้ร่วมในการฝึกอบรมที่ดีกว่ารูปแบบอะคูสติก ข้อมูลที่มาจากระดับที่แตกต่างกันของหน่วยงานการสร้างแบบจำลองที่สามารถช่วยให้คุณลักษณะการเรียนรู้สำหรับ DNNs

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทความนี้นำเสนอการเปรียบเทียบสมรรถนะของระบบในระดับต่าง ๆของหน่วย

gmms และ dnns แบบอะคูสติกสำหรับการรู้จำเสียงพูดภาษาจีนพื้นฐาน แนะนำ
dnns ตามรูปแบบอะคูสติกจะเปลี่ยนหลายข้อสรุป
ตาม gmms เนื่องจากความแตกต่างที่ dnn เป็นรูปแบบค่า
และอื่น ๆ เป็นเซลล์แบบ . สำหรับบริบท
อิสระอะคูสติกแบบหน่วยพยางค์ตามรูปแบบได้
แสดงประสิทธิภาพดีกว่า / รอบชิงชนะเลิศ หรือโทรศัพท์พื้นฐาน
รุ่นแรก โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน dnns ตามระบบ ASR . ประสิทธิภาพที่โดดเด่น

ส่วนใหญ่ได้รับประโยชน์จากรายละเอียดเพิ่มเติมแทนเสียง นอกจากนี้
ประสิทธิภาพที่ดีที่สุดได้กับบริบทขึ้นอยู่กับ
dnn โทรศัพท์มือถือในระบบ เมื่อบริบทของการพึ่งพาข้อมูล
แนะนําการแสดงเริ่มต้น / รอบชิงชนะเลิศ และโทรศัพท์มี
ได้รับการปรับปรุงที่น่าทึ่ง นอกจากนี้ ใน dnns
ตามระบบ ผลกระทบของจำนวน senones ยังกล่าวถึง gmms
ซึ่งแตกต่างจากระบบที่ใช้เมื่อจำนวนเพิ่ม senones
ถึงแม้ว่าการจำแนกสมรรถนะของ dnns
ลดลง ประสิทธิภาพของ dnns อะคูสติกรุ่น ASR ตาม
ได้รับผลกระทบน้อย .สิ่งที่ควรจะชี้ให้เห็นว่า ด้วย
dnns บริบท พยางค์ที่ใช้ระบบอิสระมี
ได้รับคล้ายคลึงกับบริบทขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพเบื้องต้น /
สุดท้ายที่ใช้ระบบนี้ ผ่านการแนะนำหลายงานเรียนรู้
กลยุทธ์แบบหลายหน่วยสามารถรวมกันเพื่อฝึกดีกว่า
อะคูสติกรุ่น ข้อมูลมาจากระดับที่แตกต่างกันของ
แบบจำลองหน่วยสามารถช่วยให้คุณลักษณะการเรียนรู้สำหรับ dnns .