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Acoustic Data-Driven Subword Modeling for End-to-End Speech Recognition., , , , und . Interspeech, Seite 2886-2890. ISCA, (2021)Automatic Learning of Subword Dependent Model Scales., , , , und . INTERSPEECH, Seite 4133-4136. ISCA, (2022)Improving Language Model Integration for Neural Machine Translation., , , und . ACL (Findings), Seite 7114-7123. Association for Computational Linguistics, (2023)Take the Hint: Improving Arabic Diacritization with Partially-Diacritized Text., , , und . INTERSPEECH, Seite 3949-3953. ISCA, (2023)Enhancing and Adversarial: Improve ASR with Speaker Labels., , , , , , und . ICASSP, Seite 1-5. IEEE, (2023)Improving And Analyzing Neural Speaker Embeddings for ASR., , , , und . CoRR, (2023)Improving the Training Recipe for a Robust Conformer-based Hybrid Model., , , , und . INTERSPEECH, Seite 1036-1040. ISCA, (2022)Investigating Methods to Improve Language Model Integration for Attention-Based Encoder-Decoder ASR Models., , , , , und . Interspeech, Seite 2856-2860. ISCA, (2021)Comparing the Benefit of Synthetic Training Data for Various Automatic Speech Recognition Architectures., , , , und . ASRU, Seite 788-795. IEEE, (2021)Robust Knowledge Distillation from RNN-T Models with Noisy Training Labels Using Full-Sum Loss., , , und . ICASSP, Seite 1-5. IEEE, (2023)