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평가 기록
과거 수집 기록이며 최신 순위가 아닙니다. 데이터셋 버전·split·실험 조건과 지표 방향이 검증되지 않은 결과는 직접 비교할 수 없습니다. 날짜는 논문 날짜이며 최신 평가일을 뜻하지 않습니다.
표가 화면보다 넓으면 좌우로 스크롤하여 논문과 구현 링크를 확인하세요.
| 모델 | 원본 지표·값 | 논문 | 구현 |
|---|---|---|---|
| IBM (LSTM+Conformer encoder-decoder) |
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On the limit of English conversational speech recognition 2021-05-03 |
연결 없음 |
| IBM (LSTM encoder-decoder) |
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Single headed attention based sequence-to-sequence model for state-of-the-art results on Switchboard 2020-01-20 |
연결 없음 |
| ResNet + BiLSTMs acoustic model |
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English Conversational Telephone Speech Recognition by Humans and Machines 2017-03-06 |
연결 없음 |
| VGG/Resnet/LACE/BiLSTM acoustic model trained on SWB+Fisher+CH, N-gram + RNNLM language model trained on Switchboard+Fisher+Gigaword+Broadcast |
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The Microsoft 2016 Conversational Speech Recognition System 2016-09-12 |
연결 없음 |
| RNN + VGG + LSTM acoustic model trained on SWB+Fisher+CH, N-gram + "model M" + NNLM language model |
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The IBM 2016 English Conversational Telephone Speech Recognition System 2016-04-27 |
연결 없음 |
| HMM-BLSTM trained with MMI + data augmentation (speed) + iVectors + 3 regularizations + Fisher |
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연결 없음 논문 날짜 미기재 |
연결 없음 |
| HMM-TDNN trained with MMI + data augmentation (speed) + iVectors + 3 regularizations + Fisher (10% / 15.1% respectively trained on SWBD only) |
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연결 없음 논문 날짜 미기재 |
연결 없음 |
| CNN + Bi-RNN + CTC (speech to letters), 25.9% WER if trainedonlyon SWB |
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Deep Speech: Scaling up end-to-end speech recognition 2014-12-17 |
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 |
| HMM-TDNN + iVectors |
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연결 없음 논문 날짜 미기재 |
연결 없음 |
| HMM-DNN +sMBR |
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연결 없음 논문 날짜 미기재 |
연결 없음 |
| DNN + Dropout |
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Building DNN Acoustic Models for Large Vocabulary Speech Recognition 2014-06-30 |
코드 1 |
| HMM-TDNN + pNorm + speed up/down speech |
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연결 없음 논문 날짜 미기재 |
연결 없음 |