"Kaldi2介绍及近期工作规划：Icefall项目结构及目标"

Dan介绍了Kaldi2的ppt，并在此之后详细介绍了Kaldi2 ASR的最新工作和接下来的计划。在本次介绍中，他首先回顾了项目的当前状态，然后描述了接下来的计划，包括使用RNN-T模型来实现流式识别（streaming performance）。为了让观众对他们目前的工作有所了解，他还提到了一些最近的实验。接着，他简要展示了Icefall的结构。 在整个介绍中，Dan强调了他们的中期目标，即使用现代的端到端（end-to-end）模型实现流式识别的高性能。这意味着比当前最好的Kaldi模型有更好的识别错误率（WER）以及实时解码能力。为了达到这个目标，他们将使用RNN-T模型，在这个过程中也会采用一些新的技术和方法。 Dan提到了Icefall的结构，它是一个用于流式识别的端到端模型。Icefall的结构相当复杂，采用了多层网络和一些新颖的技术。他们相信，通过使用Icefall，他们可以在识别性能和实时解码方面取得显著的进展。 Dan还提到了Kaldi2 ASR项目的一些最新的实验，以展示他们目前的工作。例如，他们使用了更大的语料库来训练模型，并与当前的Kaldi模型进行了对比。他们还进行了一些关于流式解码的实验，并与现有的流式识别系统进行了比较。通过这些实验，他们发现Icefall在识别性能方面具有显著的优势。 在接下来的演讲中，Dan谈到了Kaldi2 ASR项目的近期计划。他们计划进一步改进Icefall的性能，特别是在流式识别方面。为了实现这一目标，他们将继续研究和开发新的技术和方法，例如注意力机制和增强学习。此外，他们还计划改进数据的处理和模型的训练，以提高识别性能和实时解码的速度。 总之，Dan的介绍详细介绍了Kaldi2 ASR项目的最新进展和接下来的计划。他们的目标是实现流式识别的高性能，并通过使用Icefall模型和一些新的技术和方法来达到这个目标。他们相信这个项目将对语音识别领域产生重要的影响，并有望在未来改进识别性能和实时解码的能力。