Improvements to Embedding-Matching Acoustic-to-Word ASR Using Multiple-Hypothesis Pronunciation-Based Embeddings
Author:
Affiliation:
1. Georgia Institute of Technology,School of Electrical and Computer Engineering,Atlanta,GA,USA
2. Apple,Cupertino,CA,USA
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/10094559/10094560/10095705.pdf?arnumber=10095705
Reference22 articles.
1. SNDCNN: Self-Normalizing Deep CNNs with Scaled Exponential Linear Units for Speech Recognition
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3. Dynamic grammars with lookahead composition for WFST-based speech recognition
4. Mixture density networks;bishop;Tech Rep,1994
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