阿里巴巴语音实验室SAN-M网络结构和SCAMA流式Attention机制在语音识别中起什么作用？
阿里巴巴语音实验室提出的SAN-M网络结构和SCAMA流式Attention机制在语音识别中起到了什么作用？
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阿里巴巴语音实验室结合上一代 DFSMN 网络结构和学术界流行的 Transformer 创新性提出了 SAN-M 网络结构，并且提出了 Streaming Chunk-Aware Multihead Attention（SCAMA）流式 Attention 机制构建了新一代的端到端语音识别框架，显著提升语音识别系统性能。
日益丰富的业务需求，不仅要求识别效果精度高，而且要求能够实时地进行识别。一方面，离线语音识别系统具有较高的识别准确率，但无法实时的返回解码文字结果，并且，在处理长语音时，容易发生解码重复，且高并发解码超时等问题；另一方面，流式系统能够低延时实时进行语音识别，但由于缺少下文信息，流式语音识别系统的准确率不如离线系统，在流式业务场景中，为了更好的折中实时性与准确率，往往采用多个不同时延的模型系统。
——参考链接。
2024-08-31 07:43:39赞同 展开评论 打赏
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