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申请/专利权人:谷歌有限责任公司
摘要:一种计算机实现的方法500包括接收声学帧110序列作为自动语音辨识ASR模型200的输入。此处,ASR模型包括因果编码器210和解码器204。该方法还包括由因果编码器生成用于声学帧序列中的对应声学帧的第一高阶特征表示212。该方法还包括由解码器生成可能的语音辨识假设上的第一概率分布232。此处,因果编码器包括因果编码器层300堆叠,每一因果编码器层包括应用线性注意力的递归神经网络RNN注意力‑Performer模块260。
主权项:1.一种自动语音辨识ASR模型200,包括:因果编码器210,所述因果编码器210包括因果编码器层300堆叠,所述因果编码器210被配置成:接收声学帧110序列作为输入;以及在多个输出步中的每一步处,生成用于所述声学帧110序列中的对应声学帧110的第一高阶特征表示212;以及解码器204,所述解码器204被配置成:接收在所述多个输出步中的每一步处由所述因果编码器210生成的所述第一高阶特征表示212作为输入;以及在所述多个输出步中的每一步处,生成可能的语音辨识假设上的第一概率分布232,其中,所述因果编码器层300堆叠中的每一因果编码器层300包括应用线性注意力的递归神经网络RNN注意力-Performer模块360。
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百度查询: 谷歌有限责任公司 优化Conformer的推理性能
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