语音识别中常用的模型架构主要包括声学模型和语言模型两大类。 声学模型是语音识别系统中最底层、最关键的部分,它负责根据声学特征预测输出标签的概率分布。常用的声学模型有隐马尔可夫模型(HMM)、深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)以及Transformer等。
1. 循环神经网络（RNN）是早期语音识别中常用的模型之一，它能够处理序列数据并通过内部的循环结构捕捉时间依赖性。2. 然而，传统的RNN在处理长序列时存在梯度消失和梯度爆炸问题，这限制了其在语音识别任务中的应用。3. 为了解决RNN的局限性，长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）被引入。LSTM通...
常用的语音识别模型架构包括深度学习架构，如循环神经网络（RNN），长短期记忆网络（LSTM），变种LSTM（如GRU），以及更近期的Transformer和Convolutional Neural Networks（CNN）。循环神经网络（RNN）RNN是一种用于处理序列数据的神经网络。在语音识别中，RNN可以处理语音信号的时间序列数据，通过学习和识别语音...
通常,在孤立词、中小词汇量识别中使用动态时间规整(DTW)分类器会有良好的识别效果,并且识别速度快,系统开销小,是语音识别中很成功的匹配算法。但是,在大词汇量、非特定人语音识别的时候,DTW 识别效果就会急剧下降,这时候使用隐马尔科夫模型(HMM)进行训练识别效果就会有明显提升,由于在传统语音识别中一般采用连续的高斯...
语音对话系统 二、语音识别系统 语音识别问题,其实是一个模式识别的问题。给你一段声波,机器判别是a还是b。 这个过程有两大块,一个是生成机器能理解的声音向量。第二个是通过模型算法识别这些声音向量,最终给出识别结果。 每一块中间都有很多细小的步骤,我们后面会提到。
ASR语音识别模型有哪些推荐? #小工蚁 #ASR - 小工蚁于20241103发布在抖音,已经收获了21.8万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
语言模型技术广泛应用于语音识别、OCR、机器翻译、输入法等产品上。语言模型建模过程中，包括词典、语料、模型选择，对产品的性能有至关重要的影响。Ngram模型是最常用的建模技术，采用了马尔科夫假设，目前广泛地应用于工业界。语言模型的性能，很大程度上取决于语料的质量和体量。和特定任务匹配的大语料，...
2. 蒸馏模型：将一个大型的语音识别模型的知识转移到一个小型的模型中，以便于在移动设备上运行。3. ...
1.非自回归模型：相比于主流的自回归模型，Paraformer可以并行地对整条句子输出目标文字，特别适合利用GPU...