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论文推荐.“《SFFAI78期-语音识别专题》来自中科院自动化研究所的田正坤同学推荐的文章主要关注于语音识别领域，你可以认真阅读讲者推荐的论文，来与讲者及同行线上交流哦。.”.推荐理由：本文介绍单调注意力机制，通过限制注意力机制的单调性...
论文时代，更需要为读者提供精准服务每年，机器学习领域都会有大量的投稿论文，例如2019年的CVPR大会投稿数量就超过了5000篇，是2018年投稿数的两倍。泥沙俱下的研究，增加了业内人士筛选优秀论文的成本。「SOTA模型」产品的上线...
我的想法是：一般论文在做实验时，至少会在两三个数据集上进行实验。.如果在所有数据集上，都不能达到SOTA，那么这个方法的先进性就会受到质疑。.如果在某一个数据集上略逊色于SOTA方法，但较为接近，可以分析一下，是什么原因导致自己的方法效果稍差...
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那在论文中的实验部分你的方法需要比较的baseline就是BERT，而需要比较的benchmark就是BERT具体的各项指标。编辑于06-24赞同1123条评论
最近看计算机人工智能相关顶级会议的论文，看到了SOTAmodel，本来以为是一个很厉害的模型，但是网上都没有查到。今天会心一击，终于想起来，SOTA是state-of-the-art的缩写。SOTAmodel也就是state-of-the-artmodel的意思，并不是特指某一个...
论文复习语音识别论文综述·NLP·语音年纸链接2006/06ConnectionistTemporalClassification:LabellingUnsegmentedSequenceDatawithRecurrentNeuralNetworks2015/06Attention-BasedModelsforSpeechRecognition2015/08Listen,AttendandSpell
论文接受的是4-StepAlternatingTraining，过程比较简单，混杂了单独训练与Alternatingtraining。3.3ImplementationDetails经典的大小的图片会产生约20000个anchors，排除跨越边界的anchors，大约剩余6000个anchors，经过NMS会得到2000个proposal，再用top-N的方法对300个proposal进行detection。
百度的SMLTA主要用于在线语音识别，但通过对DeepPeak2模型的大量工程优化，它也能提供离线语音识别。机器之心发现百度输入法AI探索版的APP包（IOS）有89.6MB，如果使用离线语音识别，需要额外下载一个25MB大小的包。
业界｜科大讯飞语音识别框架最新进展——深度全序列卷积神经网络登场.导读：目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络（LSTM，LongShortTermMemory），但是，这一系统存在训练复杂度高、时延高的问题，尤其在工业界的实时识别系统中很难应用...
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