語音識別任務中除了模型以外的可以提升性能的技巧

對於端對端模型來說，通過數據增強和Dropout的方法可以提高模型的性能。在語音識別中也是如此，之前，我公衆號沒有寫過關於語音識別任務的數據增強的技巧，最近做了大規模的語音識別實踐發現，數據增強對於小數據集而言簡直就是雪中送炭，當然，如果你擁有大體量的數萬小時的語音數據庫，而且又能囊括全國各地不同口音風格，那麼數據增強理論上也能起到錦上添花的作用。今天基於Salesforce Research的這

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