研究目的
提出一种端到端多语言自动语音识别架构，允许用户任意组合选择语音语言，实现与单语言系统相近的识别准确率及几乎相同的延迟特性。
研究成果
所提出的多语言自动语音识别架构利用基于深度神经网络的语言识别和语音识别技术，在与单语言系统相比时，以最小化对准确率和延迟的影响来支持多种语言。
研究不足
随着候选语言数量的增加，系统性能会下降，同时并行运行多个单语语音识别器在计算上代价高昂。
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[2019年IEEE第八届先进光电子学与激光国际会议(CAOL) - 保加利亚索佐波尔(2019.9.6-2019.9.8)] 2019年IEEE第八届先进光电子学与激光国际会议(CAOL) - 激光调控细胞色素c与脂质相互作用可能不会破坏凋亡通路
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[2019年IEEE第八届先进光电子学与激光国际会议(CAOL) - 保加利亚索佐波尔(2019.9.6-2019.9.8)] 2019年IEEE第八届先进光电子学与激光国际会议(CAOL) - 激光调控细胞色素c与脂质相互作用可能不会破坏凋亡通路
DOI：10.1109/CAOL46282.2019.9019555
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
自动语音识别（ASR）系统被全球数百万用户日常用于口述消息、控制设备、发起搜索或在小设备上辅助数据输入。这些场景中的用户体验取决于语音转录质量和系统响应速度。对于多语言用户而言，许多ASR系统的单语言特性（用户被限制在单一预设语言中）构成了自然交互的进一步障碍。本研究展示了谷歌开发部署的端到端多语言ASR架构，允许用户任意组合选择语音语言。我们利用语言识别的最新进展和实时语言选择的创新方法，在保持与单语言系统相近的识别准确率和几乎相同的延迟特性的同时实现了该功能。
作者：
Javier Gonzalez-Dominguez，David Eustis，Ignacio Lopez-Moreno，Andrew Senior，Fran?oise Beaufays，Pedro J. Moreno
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