SpecAugment와 Listen, Attend and Spell(https://arxiv.org/pdf/1508.01211.pdf) Ai-Hub 1,000시간 데이터 학습 주피터 노트북입니다.
본 모델에서는 CER 19%, WER 33%를 확인하였고, 외부 LM을 사용할 때 Quartznet이 더 높은 성능인 CER 6%, WER 12%을 확인하였습니다. (https://github.com/qute012/quartznet-ko)
SpecAugment와 Listen, Attend and Spell(https://arxiv.org/pdf/1508.01211.pdf) Ai-Hub 1,000시간 데이터 학습 주피터 노트북입니다.
본 모델에서는 CER 19%, WER 33%를 확인하였고, 외부 LM을 사용할 때 Quartznet이 더 높은 성능인 CER 6%, WER 12%을 확인하였습니다. (https://github.com/qute012/quartznet-ko)