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Gaussian Prediction based Attention for Online End-to-End Speech Recognition 18

Gaussian Prediction based Attention for Online End-to-End Sp...

引用

18th Annual Conference of the International-Speech-Communication-Association (INTERSPEECH 2017)

作者： Hou, Junfeng Zhang, Shiliang Dai, Lirong Univ Sci & Technol China Natl Engn Lab Speech & Language Informat Proc Hefei Anhui Peoples R China

ISBN: (纸本)9781510848764

Recently end-to-end speech recognition has obtained much attention. One of the popular models to achieve end-to-end speech recognition is attention based encoder-decoder model, which usually generating output sequences iteratively by attending the whole representations of the input sequences. However. predicting outputs until receiving the whole input sequence is not practical for online or low time latency speech recognition. In this paper, we present a simple but effective attention mechanism which can make the encoder-decoder model generate outputs without attending the entire input sequence and can apply to online speech recognition. At each prediction step, the attention is assumed to be a time-moving gaussian window with variable size and can be predicted by using previous input and output information instead of the content based computation on the whole input sequence. To further improve the online performance of the model, we employ deep convolutional neural networks as encoder. Experiments show that the gaussian prediction based attention works well and under the help of deep convolutional neural networks the online model achieves 19.5% phoneme error rate in TIMIT ASR task.

关键词： Automatic Speech Recognition encoder-Decoder Online Gaussian Prediction based Attention deep convolutional encoder

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