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CONVOLUTIONAL, LONG SHORT-TERM MEMORY, FULLY CONNECTED DEEP NEURAL NETWORKS

机译:卷积,长期记忆,完全连接的深层神经网络

摘要

Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on computer storage media, for identifying the language of a spoken utterance. One of the methods includes receiving input features of an utterance; and processing the input features using an acoustic model that comprises one or more convolutional neural network (CNN) layers, one or more long short-term memory network (LSTM) layers, and one or more fully connected neural network layers to generate a transcription for the utterance.
机译:方法,系统和装置,包括编码在计算机存储介质上的计算机程序,用于识别口头表达的语言。该方法之一包括接收话语的输入特征。并使用包括一个或多个卷积神经网络(CNN)层,一个或多个长短期记忆网络(LSTM)层以及一个或多个完全连接的神经网络层的声学模型处理输入特征,以生成用于话语。

著录项

  • 公开/公告号US2020135227A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-04-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GOOGLE LLC;

    申请/专利号US201916731464

  • 申请日2019-12-31

  • 分类号G10L25/30;G10L15/16;G06N3/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:21:14

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