“实验结果”版本间的差异

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2016-03-10
 
(相同用户的4个中间修订版本未显示)
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|          AM / LM          |      1e-7      | merge weight_0.5|
 
|          AM / LM          |      1e-7      | merge weight_0.5|
 
-----------------------------------------------------------------
 
-----------------------------------------------------------------
| nnet3 7*2048+10000_xEnt  |      4.79      |       -        |
+
| nnet3 7*2048+10000_xEnt  |      4.79      |       2.40      |
| chain 7*2048+6500        |      5.51      |       -        |
+
| chain 7*2048+6500        |      5.51      |       2.87      |
 
| chain 5*400+800          |      8.62      |      2.87      |
 
| chain 5*400+800          |      8.62      |      2.87      |
 
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=================================================================
 +
 +
</pre>
 +
 +
[[媒体文件:Siasun_details_20150216.rar|识别结果文本(nnet3 7*2048+10000_xEnt)]]
 +
 +
===2016-03-10===
 +
AM = nnet3_7*2048+10000_xEnt
 +
<pre>
 +
===========================================================================================================
 +
|    testset / LM          |  W 3gram 1e-5 |  W 3gram 1e-7 |  C 5gram 1e-7  |C 4gram-1e-5, 7gram-1e-9|
 +
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
 +
| test_siasun_first        |      9.46    |      4.79    |      8.38      |          3.83          |
 +
| test_siasun_20160229      |      8.06    |      3.69    |      6.68      |          3.67          |
 +
| test_siasun_20160306      |    27.08    |    18.53    |    27.88      |        19.47          |
 +
| test_siasun_20160309      |      -      |      -      |      -        |          -            |
 +
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</pre>
 
</pre>

2016年3月14日 (一) 00:50的最后版本

语音识别模块

2016-02-16

  • 实验配置:
  1. 测试集:安静,近距离,共116句
  2. 语言模型:
  1. 3gram_1e-7
  2. 3gram_1e-7,与餐饮领域5gram模型merge (weight=0.5) 后得到。
  • 实验结果:
=================================================================
|          AM / LM          |      1e-7      | merge weight_0.5|
-----------------------------------------------------------------
| nnet3 7*2048+10000_xEnt   |      4.79      |       2.40      |
| chain 7*2048+6500         |      5.51      |       2.87      |
| chain 5*400+800           |      8.62      |       2.87      |
=================================================================

识别结果文本(nnet3 7*2048+10000_xEnt)

2016-03-10

AM = nnet3_7*2048+10000_xEnt

===========================================================================================================
|     testset / LM          |  W 3gram 1e-5 |  W 3gram 1e-7 |  C 5gram 1e-7  |C 4gram-1e-5, 7gram-1e-9|
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| test_siasun_first         |      9.46     |      4.79     |      8.38      |          3.83          |
| test_siasun_20160229      |      8.06     |      3.69     |      6.68      |          3.67          |
| test_siasun_20160306      |     27.08     |     18.53     |     27.88      |         19.47          |
| test_siasun_20160309      |       -       |       -       |       -        |           -            |
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