ESAformer: Enhanced Self-Attention for Automatic Speech Recognition
Author:
Affiliation:
1. Foshan University, Foshan, China
2. Sun Yat-Sen University, Guangzhou, China
Funder
Research Foundation
Publisher
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/97/10380231/10414120.pdf?arnumber=10414120
Reference36 articles.
1. Speech-Transformer: A No-Recurrence Sequence-to-Sequence Model for Speech Recognition
2. ETC: Encoding Long and Structured Inputs in Transformers
3. Vilt: Vision-and-language transformer without convolution or region supervision;Kim,2021
4. ViLBERT: Pretraining task-agnostic visio linguistic representations for vision-and-language tasks;Lu,2019
5. Hybrid Transformer-CNN for Real Image Denoising
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