前馈序列记忆网络在语音识别中的应用综述
摘要：
为了改进传统的语音识别方法,使其达到低时延、高识别率的目的,以前馈序列记忆网络(feed-forward sequential memory network,FSMN)为研究主线,对语音识别的发展历程,FSMN的各种变体及其相应的应用状况进行综述,结果表明FSMN在语言建模任务上,使用wiki 9数据集能使Perplexity值降到90,并且训练周期比RNN快2倍.未来语音识别的发展趋向于更高识别性能和更多语种.
年份：2020
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