Anwendung rückgekoppelter neuronaler Netze in der Sprachverarbeitung

Konstantin Tieber beginnt mit einer Einführung zu LSTM (Long short-term memory) Netzen und RNNs (recurrent neural network).

Moritz Wolter wird über seine Forschung zur Spracherkennung mit Neuronalen Netzen sprechen.

Die Idee ist Spracherkennung als Sequenz-Modellierungs-Problem zu sehen und dann über die rück-gekoppelten neuronalen Netze zu sprechen, mit denen sich das Problem lösen lässt.

Der Aufbau ist folgendermaßen gegliedert:

• Mel-Filterbänke / (Faltungs)-LSTM

• Pyramidischer LSTM-Listener

• Attend and Spell mit Attention

• Feedback und Diskussion