| Branchformer + GFSA |
- Word Error Rate (WER)
- 2.11
|
Graph Convolutions Enrich the Self-Attention in Transformers! 2023-12-07 |
코드 1 |
| Multi-Stream Self-Attention With Dilated 1D Convolutions |
- Word Error Rate (WER)
- 2.20
|
State-of-the-Art Speech Recognition Using Multi-Stream Self-Attention With Dilated 1D Convolutions 2019-10-01 |
코드 1 |
| LSTM Transducer |
- Word Error Rate (WER)
- 2.23
|
Librispeech Transducer Model with Internal Language Model Prior Correction 2021-04-07 |
코드 1 · 코드 2 |
| Hybrid + Transformer LM rescoring |
- Word Error Rate (WER)
- 2.26
|
Transformer-based Acoustic Modeling for Hybrid Speech Recognition 2019-10-22 |
연결 없음 |
| Hybrid model with Transformer rescoring |
- Word Error Rate (WER)
- 2.3
|
RWTH ASR Systems for LibriSpeech: Hybrid vs Attention -- w/o Data Augmentation 2019-05-08 |
코드 1 · 코드 2 |
| ContextNet(S) |
- Word Error Rate (WER)
- 2.3
|
ContextNet: Improving Convolutional Neural Networks for Automatic Speech Recognition with Global Context 2020-05-07 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 |
| Conv + Transformer AM (ConvLM with Transformer Rescoring) (LS only) |
- Word Error Rate (WER)
- 2.31
|
End-to-end ASR: from Supervised to Semi-Supervised Learning with Modern Architectures 2019-11-19 |
코드 1 |
| Squeezeformer (L) |
- Word Error Rate (WER)
- 2.47
|
Squeezeformer: An Efficient Transformer for Automatic Speech Recognition 2022-06-02 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| LAS + SpecAugment |
- Word Error Rate (WER)
- 2.5
|
SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition 2019-04-18 |
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 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 |
| Transformer |
- Word Error Rate (WER)
- 2.6
|
A Comparative Study on Transformer vs RNN in Speech Applications 2019-09-13 |
코드 1 · 코드 2 |
| QuartzNet15x5 |
- Word Error Rate (WER)
- 2.69
|
QuartzNet: Deep Automatic Speech Recognition with 1D Time-Channel Separable Convolutions 2019-10-22 |
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 |
| LAS (no LM) |
- Word Error Rate (WER)
- 2.7
|
SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition 2019-04-18 |
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 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 |
| wav2vec_wav2letter |
- Word Error Rate (WER)
- 2.7
|
Self-training and Pre-training are Complementary for Speech Recognition 2020-10-22 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| Espresso |
- Word Error Rate (WER)
- 2.8
|
Espresso: A Fast End-to-end Neural Speech Recognition Toolkit 2019-09-18 |
코드 1 |
| Jasper DR 10x5 (+ Time/Freq Masks) |
- Word Error Rate (WER)
- 2.84
|
Jasper: An End-to-End Convolutional Neural Acoustic Model 2019-04-05 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 |
| Jasper DR 10x5 |
- Word Error Rate (WER)
- 2.95
|
Jasper: An End-to-End Convolutional Neural Acoustic Model 2019-04-05 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 |
| tdnn + chain + rnnlm rescoring |
- Word Error Rate (WER)
- 3.06
|
Neural Network Language Modeling with Letter-based Features and Importance Sampling 2018-04-15 |
연결 없음 |
| Convolutional Speech Recognition |
- Word Error Rate (WER)
- 3.26
|
Fully Convolutional Speech Recognition 2018-12-17 |
연결 없음 |
| MT4SSL |
- Word Error Rate (WER)
- 3.4
|
MT4SSL: Boosting Self-Supervised Speech Representation Learning by Integrating Multiple Targets 2022-11-14 |
코드 1 |
| Model Unit Exploration |
- Word Error Rate (WER)
- 3.60
|
On the Choice of Modeling Unit for Sequence-to-Sequence Speech Recognition 2019-02-05 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| Seq-to-seq attention |
- Word Error Rate (WER)
- 3.82
|
Improved training of end-to-end attention models for speech recognition 2018-05-08 |
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 |
| CTC-CRF 4gram-LM |
- Word Error Rate (WER)
- 4.09
|
CRF-based Single-stage Acoustic Modeling with CTC Topology 2019-04-16 |
코드 1 |
| HMM-TDNN trained with MMI + data augmentation (speed) + iVectors + 3 regularizations |
- Word Error Rate (WER)
- 4.3
|
연결 없음 논문 날짜 미기재 |
연결 없음 |
| Centaurus (30 M) |
- Word Error Rate (WER)
- 4.4
|
Let SSMs be ConvNets: State-space Modeling with Optimal Tensor Contractions 2025-01-22 |
연결 없음 |
| HMM-TDNN + iVectors |
- Word Error Rate (WER)
- 4.8
|
연결 없음 논문 날짜 미기재 |
연결 없음 |
| Gated ConvNets |
- Word Error Rate (WER)
- 4.8
|
Letter-Based Speech Recognition with Gated ConvNets 2017-12-22 |
코드 1 · 코드 2 |
| Deep Speech 2 |
- Word Error Rate (WER)
- 5.33
|
Deep Speech 2: End-to-End Speech Recognition in English and Mandarin 2015-12-08 |
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 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 |
| CTC + policy learning |
- Word Error Rate (WER)
- 5.42
|
Improving End-to-End Speech Recognition with Policy Learning 2017-12-19 |
연결 없음 |
| HMM-DNN + pNorm* |
- Word Error Rate (WER)
- 5.5
|
연결 없음 논문 날짜 미기재 |
연결 없음 |
| Li-GRU |
- Word Error Rate (WER)
- 6.2
|
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 |