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本文将通过六篇论文，从建模方法、响应时间优化、数据增强等不同方面讲解端到端语音模型的发展，并探讨不同端到端语音识别模型的优缺点。  Seq2Seq 参考论文：Listen, Attend and Spell: A Neural Network for Large Vocabulary Conversational Speech Recognition. ICASSP 2016（William Chan, Navdeep Jaitly, Quoc V. Le, Oriol Vinyals） CTC 参考论文：Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks. ICML 2006（AlexGraves, SantiagoFernández,FaustinoGomez） 这里 A 是一条合法的 x 和 y 的对应路径，a_t 代表 t 时刻 X 所对应的输出。 了解更多的推导细节： https:///2017/ctc/ Transducer 参考论文：Sequence Transduction with Recurrent Neural Networks. arXiv 2012（Alex Graves） 数据增强 参考论文：SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition. INTERSPEECH 2019（Daniel S. Park, William Chan, Yu Zhang, Chung-Cheng Chiu, Barret Zoph, Ekin D. Cubuk, Quoc V. Le） 延迟优化 参考论文：Towards Fast and Accurate Streaming End-to-End ASR. ICCASP 2019（Bo Li, Shuo-yiin Chang, Tara N. Sainath, Ruoming Pang, Yanzhang He, Trevor Strohman, Yonghui Wu） 参考论文：On the Comparison of Popular End-to-End Models for Large Scale Speech Recognition. InterSpeech 2020（Jinyu Li, Yu Wu, Yashesh Gaur, Chengyi Wang, Rui Zhao, Shujie Liu）
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