卡莱尔 贝奈斯
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2020年–今天
2024 [注2] 马丁之吻 , 米查尔·赫拉迪斯 , 卡莱尔 贝奈斯 , 彼得·布恰尔 , 米哈尔·库拉 :
SoftCTC-使用软伪标签进行文本识别的半监督学习。 国际期刊文件分析。 认可。 27 ( 2 ) : 177-193 ( 2024 ) 2023 【c7】 Santosh Kesiraju公司 , 卡莱尔 贝奈斯 , 马克西姆·蒂霍诺夫 , 扬·塞诺克(Jan Cernock) :
IWSLT 2023马拉地语-印地语低资源语音翻译任务的BUT系统。 ACL处的IWSLT 2023 : 227-234 [i6] 卡莱尔 贝奈斯 , 马丁·科库 , 卢卡斯·伯杰 :
Hystoc:为端到端ASR系统的融合获取单词可信度。 CoRR公司 abs/2305.12579 ( 2023 ) [i5] 马丁·卡拉法特 , 卡雷尔·维塞尔(Karel Vesel) , 伊戈尔·舍克 , 拉迪斯拉夫·莫斯纳 , 卡莱尔 贝奈斯 , 马金·维特科夫斯基 , Germanán Barchi先生 , 莱昂纳多·佩皮诺 :
但CHiME-7系统描述。 CoRR公司 abs/2310.11921 ( 2023 ) 2022 【c6】 马丁·基斯 , 扬·库特 , 卡莱尔 贝奈斯 , 米查尔·赫拉迪斯 :
文本行在历史文献分类中的重要性。 DAS系统 2022 : 158-170 [i4] 马丁·基斯 , 简·科胡特 , 卡莱尔 贝奈斯 , 米查尔·赫拉迪斯 :
文本行在历史文献分类中的重要性。 CoRR公司 abs/2201.09575 ( 2022 ) [i3] 马丁·基斯 , 米查尔·赫拉迪斯 , 卡莱尔 贝奈斯 , 彼得·布恰尔 , 米哈尔·库拉 :
SoftCTC$\unicode{x2013}$使用软伪标签进行文本识别的半监督学习。 CoRR公司 abs/2212.02135 ( 2022 ) 2021 【c5】 马丁之吻 , 卡莱尔 贝奈斯 , 米查尔·赫拉迪斯 :
AT-ST:有限转录域中OCR的自我训练适应策略。 ICDAR(4) 2021 : 463-477 【c4】 卡莱尔 贝奈斯 , 卢卡斯汉堡 :
高错误识别场景中语言模型的文本增强。 Interspeech公司 2021 : 1872-1876 [i2] 马丁·基斯 , 卡莱尔 贝奈斯 , 米查尔·赫拉迪斯 :
AT-ST:有限转录域中OCR的自我训练适应策略。 CoRR公司 abs/2104.13037 ( 2021 ) 2020 [i1] 卡莱尔 贝奈斯 , 卢卡斯汉堡 :
高错误识别场景中语言模型的文本增强。 CoRR公司 abs/2011.06056 ( 2020 )
2010 – 2019
2018 【c3】 卡莱尔 贝奈斯 , Santosh Kesiraju公司 , 卢卡斯汉堡 :
语言建模中的i-Vectors:一种有效的前馈模型域自适应方法。 INTERSPEECH公司 2018 : 3383-3387 2017 【c2】 卡雷尔·维塞尔(Karel Vesel) , 穆拉利·卡西姆·巴斯卡 , 米雷亚·迪兹 , 卡莱尔 贝奈斯 :
MGB-3但系统:埃及YouTube数据的低资源ASR。 ASRU公司 2017 : 368-373 【c1】 卡莱尔 贝奈斯 , 穆拉利·卡西姆·巴斯卡 , 卢卡斯汉堡 :
语言建模中的剩余记忆网络:提高前馈网络的声誉。 INTERSPEECH公司 2017 : 284-288
1970 – 1979
1979 [j1] 卡莱尔 贝奈斯 :
关于根建模输出的准确性和发展。 凯贝内提卡 15 ( 6 ) : 468-481 ( 1979 )
合著者索引
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