| wav2vec 2.0 |
- Percentage error
- 8.3
|
wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations 2020-06-20 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 |
| vq-wav2vec |
- Percentage error
- 11.6
|
vq-wav2vec: Self-Supervised Learning of Discrete Speech Representations 2019-10-12 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| LiGRU + Dropout + BatchNorm + Monophone Reg |
- Percentage error
- 14.2
|
The PyTorch-Kaldi Speech Recognition Toolkit 2018-11-19 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| LSTM + Dropout + BatchNorm + Monophone Reg |
- Percentage error
- 14.5
|
The PyTorch-Kaldi Speech Recognition Toolkit 2018-11-19 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| wav2vec |
- Percentage error
- 14.7
|
wav2vec: Unsupervised Pre-training for Speech Recognition 2019-04-11 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 |
| GRU + Dropout + BatchNorm + Monophone Reg |
- Percentage error
- 14.9
|
The PyTorch-Kaldi Speech Recognition Toolkit 2018-11-19 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| Li-GRU + fMLLR features |
- Percentage error
- 14.9
|
Light Gated Recurrent Units for Speech Recognition 2018-03-26 |
코드 1 |
| RNN + Dropout + BatchNorm + Monophone Reg |
- Percentage error
- 15.9
|
The PyTorch-Kaldi Speech Recognition Toolkit 2018-11-19 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| LSTM |
- Percentage error
- 16.0
|
The PyTorch-Kaldi Speech Recognition Toolkit 2018-11-19 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| Li-GRU |
- Percentage error
- 16.3
|
The PyTorch-Kaldi Speech Recognition Toolkit 2018-11-19 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| Hierarchical maxout CNN + Dropout |
- Percentage error
- 16.5
|
연결 없음 논문 날짜 미기재 |
연결 없음 |
| RNN |
- Percentage error
- 16.5
|
The PyTorch-Kaldi Speech Recognition Toolkit 2018-11-19 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| GRU |
- Percentage error
- 16.6
|
The PyTorch-Kaldi Speech Recognition Toolkit 2018-11-19 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| CNN in time and frequency + dropout, 17.6% w/o dropout |
- Percentage error
- 16.7
|
연결 없음 논문 날짜 미기재 |
연결 없음 |
| Light Gated Recurrent Units |
- Percentage error
- 16.7
|
Light Gated Recurrent Units for Speech Recognition 2018-03-26 |
코드 1 |
| RNN-CRF on 24(x3) MFSC |
- Percentage error
- 17.3
|
Segmental Recurrent Neural Networks for End-to-end Speech Recognition 2016-03-01 |
연결 없음 |
| Bi-RNN + Attention |
- Percentage error
- 17.6
|
Attention-Based Models for Speech Recognition 2015-06-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 |
| Bi-LSTM + skip connections w/ CTC |
- Percentage error
- 17.7
|
Speech Recognition with Deep Recurrent Neural Networks 2013-03-22 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| QCNN-10L-256FM |
- Percentage error
- 19.64
|
Quaternion Convolutional Neural Networks for End-to-End Automatic Speech Recognition 2018-06-20 |
코드 1 |
| Soft Monotonic Attention (ours, offline) |
- Percentage error
- 20.1
|
Online and Linear-Time Attention by Enforcing Monotonic Alignments 2017-04-03 |
코드 1 · 코드 2 |
| LAS multitask with indicators sampling |
- Percentage error
- 20.4
|
Attention model for articulatory features detection 2019-07-02 |
코드 1 |
| LSNN |
- Percentage error
- 33.2
|
Long short-term memory and learning-to-learn in networks of spiking neurons 2018-03-26 |
코드 1 · 코드 2 |