![[Olewave's Review] Branchformer: Parallel MLP-Attention Architectures, and E-Branchformer](/media/video/2022/11/olewaves-review-branchformer-parallel-mlp-attention-architectures-and-e-branchformer/preview.jpg)
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[Olewave的評論] Branchformer：並行MLP-注意力架構和E-Branchformer
多年來，Conformer一直是最難超越的ASR編碼器，但Branchformer及其後續作品E-Branchformer令人信服地表明，順序卷積加注意力並不是唯一的路徑。
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用於帶口音ASR的非碰撞誤讀音添加（NCMA）
帶口音和非母語語音會以悄無聲息的方式破壞發音詞典，進而毒害您的聲學模型對齊，而這項Interspeech 2021的工作提出了一個看似簡單的問題：如果我們只是添加了de