INTERSPEECH2017:语音识别后处理

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伴随着iDST的语音交互技术在云端对外输出(智慧法院、智慧医疗、大会直播等),以及阿里内部产品的落地,Speech除了基础的文字识别任务外,还有哪些特定的语言理解问题需要解决?这些任务如何定义成标准的机器学习问题,譬如序列标注、深度学习、迁移学习等?特别地,由于语音识别任务大多数涉及流式计算,如何做好效果和性能(Latency)的权衡(Trade off)?

观众受益:了解语音识别技术之后处理技术,涉及的口语顺滑、标点预测以及逆文本归一化问题。

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问答
南笙图图 | 2年前 ![__20171227142402](https://yqfile.alicdn.com/e87ac4aae996c59d1d93cc7fe33db775579b0f00.png) 如图。在文本正则化的时候,前期处理中的label的给的“一串序列数字”是如何操作的?
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