Whisper 是 OpenAI 的一项语音处理项目，旨在实现语音的识别、翻译和生成任务。作为基于深度学习的语音识别模型，Whisper 具有高度的智能化和准确性，能够有效地转换语音输入为文本，并在多种语言之间进行翻译。通过不断的优化和更新，Whisper 致力于提供更加优质和高效的语音处理解决方案，以满足不同场景和需求下的语音...
从语言模型的发展中可以看出,研究核心在于如何提高模型对于长历史序列信息的建模能力,这也是神经语言模型在语音识别应用中需要考虑的核心问题。 从声学模型角度分析,传统的语音识别系统的声学模型普遍采用的是基于GMM-HMM的声学模型,其中,GMM用于对语音声学特征的分布进行建模,HMM则用于对语音信号的时序性进行建模。2006年...
在语音识别中,如果识别结果有多个,则可以根据语言模型计算每个识别结果的可能性,然后挑选一个可能性较大的识别结果。 包含:统计语言模型和神经网络语言模型。统计语言模型将词或者词汇,看成一个个体。神经网络语言模型也可以实现传统的语言模型。最重要的是词向量的提出。 统计语言模型 2元模型: 用最大似然估计计算上...
反向传播计算梯度,更新模型参数。 接下来上述每一部分的细节进行讲述。 数据预处理 语音识别模型的主体部分为Transformer的encoder和decoder,但是在前文中我们提到,Transformer的encoder和decoder的输入都为 (B,T,d) 形式的三维张量,其中 B 是batch-size,即一个batch的样本个数, T 为序列的长度, d 为特征的维度。
USM 不仅可以对英语和普通话等广泛使用的语言执行自动语音识别（ASR），还可以对阿姆哈拉语、宿雾语、阿萨姆语、阿塞拜疆语等使用人数很少的语言执行自动语音识别。谷歌证明了利用大型未标记的多语言数据集来预训练模型的编码器，并用较小的标记数据集进行微调，能够让模型识别使用人数非常少的语言。此外，谷歌的模型训练...
语音识别模型是一种能够将人类语音转换为文本或其他可理解形式的计算机程序。语音识别模型的主要任务是处理语音信号,并将其解析为相应的文本或命令。这个过程涉及到了声音信号的采集、预处理、特征提取和建模,以及最终的匹配和识别。二、不同类型的语音识别模型1. 基于规则的语音识别模型基于规则的语音识别模型使用手动...
Whisper 是 OpenAI 的一项语音处理项目,旨在实现语音的识别、翻译和生成任务。作为基于深度学习的语音识别模型,Whisper 具有高度的智能化和准确性,能够有效地转换语音输入为文本,并在多种语言之间进行翻译。通过不断的优化和更新,Whisper 致力于提供更加优质和高效的语音处理解决方案,以满足不同场景和需求下的语音交互应用。
这两天，它们发布了一个全新的语音识别模型：Paraformer。开发人员直言不讳：这是我们“杀手锏”级的作品。——不仅识别准确率“屠榜”几大权威数据集，一路SOTA，推理效率上相比传统模型，也最高可提升10倍。值得一提的是，Paraformer刚宣布就已经开源了。语音输入法、智能客服、车载导航、会议纪要等场景，它都可以...
Zipformer[1] 作为一个新型的自动语音识别 (ASR) 模型，相比较于 Conformer[2]、Squeezeformer[3]、E-Branchformer[4] 等主流 ASR 模型，Zipformer 具有效果更好、计算更快、更省内存等优点。Zipformer 在 LibriSpeech、Aishell-1 和 WenetSpeech 等常用的 ASR 数据集上都取得了当前最好的实验结果。Zipformer ...