Kniga-Online.club
» » » » Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков

Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков

Читать бесплатно Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков. Жанр: Прочая околокомпьютерная литература / Программирование год 2004. Так же читаем полные версии (весь текст) онлайн без регистрации и SMS на сайте kniga-online.club или прочесть краткое содержание, предисловие (аннотацию), описание и ознакомиться с отзывами (комментариями) о произведении.
Перейти на страницу:
Frequency // https://arxiv.org/abs/1906.11483v1

1911

Vincent S. (2014). Sentence length: why 25 words is our limit / Inside GOV.UK // https://insidegovuk.blog.gov.uk/2014/08/04/sentence-length-why-25-words-is-our-limit/

1912

Garofolo J. S., Lamel L. F., Fisher W. M., Fiscus J. G., Pallett D. S., Dahlgren N. L. (1993). DARPA TIMIT: (Technical report). National Institute of Standards and Technology // https://doi.org/10.6028/nist.ir.4930

1913

Canavan A., Graff D., Zipperlen G. (1997). CALLHOME American English Speech LDC97S42. Web Download. Philadelphia: Linguistic Data Consortium // https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC97S42

1914

Cieri C., Miller D., Walker K. (2004). The Fisher corpus: A resource for the next generations of speech-to-text // https://www.ldc.upenn.edu/sites/www.ldc.upenn.edu/files/lrec2004-fisher-corpus.pdf

1915

Cieri C., Graff D., Kimball O., Miller D., Walker K. (2004). Fisher English Training Speech Part 1 Transcripts // https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2004T19

1916

Cieri C., Graff D., Kimball O., Miller D., Walker K. (2005). Fisher English Training Part 2, Transcripts // https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2005T19

1917

Linguistic Data Consortium (2002). 2000 HUB5 English Evaluation Transcripts LDC2002T43. Web Download. Philadelphia: Linguistic Data Consortium // https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2002T43

1918

Panayotov V., Chen G., Povey D., Khudanpur S. (2015). LibriSpeech: an ASR corpus based on public domain audio books / 2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) // https://doi.org/10.1109/ICASSP.2015.7178964

1919

Garofolo J. S., Graff D., Paul D., Pallett D. (2007). CSR-I (WSJ0) Complete // https://doi.org/10.35111/ewkm-cg47

1920

Panayotov V., Chen G., Povey D., Khudanpur S. (2015). LibriSpeech: an ASR corpus based on public domain audio books / 2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) // https://doi.org/10.1109/ICASSP.2015.7178964

1921

He Y., Sainath T. N., Prabhavalkar R., McGraw I., Alvarez R., Zhao D., Rybach D., Kannan A., Wu Y., Pang R., Liang Q., Bhatia D., Shangguan Y., Li B., Pundak G., Sim K. C., Bagby T., Chang S., Rao K., Gruenstein A. (2018). Streaming End-to-end Speech Recognition For Mobile Devices // https://arxiv.org/abs/1811.06621

1922

Hunt M. J. (1990). Figures of Merit for Assessing Connected Word Recognisers / Speech Communication, Vol. 9, 1990, pp. 239—336 // https://doi.org/10.1016/0167-6393(90)90008-WGet

1923

Hain T., Woodland P. C., Evermann G., Povey D. (2001). New features in the CU-HTK system for transcription of conversational telephone speech / 2001 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. Proceedings (Cat. No.01CH37221), Salt Lake City, UT, USA, 2001, Vol. 1, pp. 57—60 // https://doi.org/10.1109/ICASSP.2001.940766

1924

NIST March 2000 Hub-5 Benchmark Test Results for Recognition of Conversational Speech over the Telephone, in English and Mandarin. Release 1.4 (2000) // https://catalog.ldc.upenn.edu/docs/LDC2002T43/readme.htm

1925

The 2000 NIST Evaluation Plan for Recognition of Conversational Speech over the Telephone. Version 1.3, 24-Jan-00 (2000) // https://mig.nist.gov/MIG_Website/tests/ctr/2000/h5_2000_v1.3.html

1926

Seide F., Li G., Yu D. (2011). Conversational Speech Transcription Using Context-Dependent Deep Neural Networks / INTERSPEECH 2011, 12th Annual Conference of the International Speech Communication Association, Florence, Italy, August 27—31, 2011 // https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/CD-DNN-HMM-SWB-Interspeech2011-Pub.pdf

1927

Sainath T. N., Mohamed A., Kingsbury B., Ramabhadran B. (2013). Deep convolutional neural networks for LVCSR / 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Vancouver, BC, 2013, pp. 8614-8618 // https://doi.org/10.1109/ICASSP.2013.6639347

1928

Saon G., Kuo H. K. J., Rennie S., Picheny M. (2015). The IBM 2015 English Conversational Telephone Speech Recognition System // https://arxiv.org/abs/1505.05899

1929

Xiong W., Droppo J., Huang X., Seide F., Seltzer M., Stolcke A., Yu D., Zweig G. (2017). Achieving human parity in conversational speech recognition // https://arxiv.org/abs/1610.05256

1930

Xiong W., Wu L., Alleva F., Droppo J., Huang X., Stolcke A. (2017). The Microsoft 2017 Conversational Speech Recognition System // https://arxiv.org/abs/1708.06073

1931

Peddinti V., Povey D., Khudanpur S. (2015). A time delay neural network architecture for efficient modeling of long temporal contexts / INTERSPEECH 2015, 16th Annual Conference of the International Speech Communication Association, Dresden, Germany // https://www.danielpovey.com/files/2015_interspeech_multisplice.pdf

1932

Zhang Y., Qin J., Park D. S., Han W., Chiu C.-C., Pang R., Le Q. V., Wu Y. (2020). Pushing the Limits of Semi-Supervised Learning for Automatic Speech Recognition // https://arxiv.org/abs/2010.10504

1933

Park D. S., Chan W., Zhang Y., Chiu C. C., Zoph B., Cubuk E. D., Le Q. V. (2019). SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition // https://arxiv.org/abs/1904.08779

1934

Schneider S., Baevski A., Collobert R., Auli M. (2019). wav2vec: Unsupervised Pre-training for Speech Recognition // https://arxiv.org/abs/1904.05862

1935

Baevski A., Schneider S., Auli M. (2019). vq-wav2vec: Self-Supervised Learning of Discrete Speech Representations // https://arxiv.org/abs/1910.05453

1936

Baevski A., Zhou H., Mohamed A., Auli M. (2020). wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations // https://arxiv.org/abs/2006.11477

1937

Gulati A., Qin J., Chiu C.-C., Parmar N., Zhang Y., Yu J., Han W., Wang S., Zhang Z., Wu Y., Pang R. (2020). Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition // https://arxiv.org/abs/2005.08100

1938

Zhang Y., Qin J., Park D. S., Han W., Chiu C.-C., Pang R., Le Q. V., Wu Y. (2020). Pushing the Limits of Semi-Supervised Learning for Automatic Speech Recognition // https://arxiv.org/abs/2010.10504

1939

Xu Q., Baevski A., Likhomanenko T., Tomasello P., Conneau A., Collobert R., Synnaeve G., Auli M. (2020). Self-training and Pre-training are Complementary for Speech Recognition // https://arxiv.org/abs/2010.11430

1940

Chung Y.-A., Zhang Y., Han W., Chiu C.-C., Qin J., Pang R., Wu Y. (2021). W2v-BERT: Combining Contrastive

Перейти на страницу:

Сергей Сергеевич Марков читать все книги автора по порядку

Сергей Сергеевич Марков - все книги автора в одном месте читать по порядку полные версии на сайте онлайн библиотеки kniga-online.club.


Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта отзывы

Отзывы читателей о книге Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта, автор: Сергей Сергеевич Марков. Читайте комментарии и мнения людей о произведении.


Уважаемые читатели и просто посетители нашей библиотеки! Просим Вас придерживаться определенных правил при комментировании литературных произведений.

  • 1. Просьба отказаться от дискриминационных высказываний. Мы защищаем право наших читателей свободно выражать свою точку зрения. Вместе с тем мы не терпим агрессии. На сайте запрещено оставлять комментарий, который содержит унизительные высказывания или призывы к насилию по отношению к отдельным лицам или группам людей на основании их расы, этнического происхождения, вероисповедания, недееспособности, пола, возраста, статуса ветерана, касты или сексуальной ориентации.
  • 2. Просьба отказаться от оскорблений, угроз и запугиваний.
  • 3. Просьба отказаться от нецензурной лексики.
  • 4. Просьба вести себя максимально корректно как по отношению к авторам, так и по отношению к другим читателям и их комментариям.

Надеемся на Ваше понимание и благоразумие. С уважением, администратор kniga-online.


Прокомментировать
Подтвердите что вы не робот:*
Подтвердите что вы не робот:*