Titel: Neural Network Learning for Robust Speech Recognition
Sprache: Englisch
Autor*in: Qu, Leyuan
Erscheinungsdatum: 2021
Tag der mündlichen Prüfung: 2021-12-15
Zusammenfassung: 
Recently, end-to-end architectures have dominated the modeling of Automatic Speech Recognition (ASR) systems. Conventional systems usually consist of independent components, like an acoustic model, a language model and a pronunciation model. In comparison, end-to-end ASR approaches aim to directly map acoustic inputs to character or word sequences, which significantly simplifies the complex traini...
URL: https://ediss.sub.uni-hamburg.de/handle/ediss/9437
URN: urn:nbn:de:gbv:18-ediss-98286
Dokumenttyp: Dissertation
Betreuer*in: Wermter, Stefan
Enthalten in den Sammlungen:Elektronische Dissertationen und Habilitationen

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