We provide an introduction to the problem of speech recognition using neural models, emphasizing the CTC loss for training and inference when input and output sequences are of different lengths.
Nous présentons une introduction au problème de la reconnaissance de la parole à l’aide de modèles neuronaux en mettant l’accent sur la perte CTC (Connectionist Temporal Classification) pour l’entraînement et l’inférence lorsque les séquences d’entrée et de sortie sont de longueurs différentes.