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详细简洁

排序：

Methods for Using Class Based N-gram Language Models in the Kaldi Toolkit 23rd

Methods for Using Class Based N-gram Language Models in the ...

引用

23rd International Conference on Speech and computer, SPECOM 2021

作者： Pakoci, Edvin Popović, Branislav AlfaNum Speech Technologies Bulevar vojvode Stepe 40 Novi Sad21000 Serbia Faculty of Technical Sciences Department of Power Electronic and Telecommunication Engineering University of Novi Sad Trg Dositeja Obradovića 6 Novi Sad21000 Serbia Department of Music Production and Sound Design Academy of Arts Alfa BK University Nemanjina 28 Belgrade11000 Serbia Computer Programming Agency Code85 Odžaci Železnička 51 Odžaci25250 Serbia

ISBN: (纸本)9783030878016

This paper explains in detail several methods for utilization of class based n-gram language models for automatic speech recognition, within the Kaldi speech recognition framework. It reexamines an existing implementation for word-level grammars, and then presents two methods of converting ARPA-format language models into a corresponding weighted finite state transducer which is then used for decoding in Kaldi in a usual way. One of the methods relies on implicit expansion of class n-grams within the language model during the conversion into the transducer, and the other one on explicit expansion of the ARPA file by changing class n-gram entries into an array of regular class instance n-grams, while the conversion procedure remains unchanged. Some limitations and optional restrictions for the procedures are discussed as well. The proposed methods are tested on a model trained on a Serbian judicial corpus which includes classes for all types of personal nouns (first names, last names, place names, street names and organization names). © 2021, Springer Nature Switzerland AG.

关键词： Speech recognition

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