yd相当于二遍的解码结果。整个过程中,基于RNN-T的ASR是实时解码的,Deliberation Model是非实时的,需要声学和文本的全部信息。 BiLSTM在提取文本上下文信息时,是对ASR解码的n-best结果建模,具体操作为,对每一条文本各自计算hidden信息,然后将多个候选文本的hidden在时间维度上拼接。 区别与传统的LAS rescore方案,该审议...
随后,注意力矢量输入 2 层 RNN 解码器,单元维度为 w,生成文本的词块(token)。通过单词量为 16k 的 LibriSpeech 和 1k 的 Switchboard 数据集,采用 Word Piece Model(WPM)对文本进行词块化。LibriSpeech 960h 的 WPM 用训练集的文本构建,Switchboard 300h 的 WPM 由训练文本和 Fisher 语料库中的文本构建。最终...
Conformer是Google在2020年提出的语音识别模型,基于Transformer改进而来,主要的改进点在于Transformer在提取长序列依赖的时候更有效,而卷积则擅长提取局部特征,因此将卷积应用于Transformer的Encoder层,同时提升模型在长期序列和局部特征上的效果,实际证明,该方法确实有效,在当时的LibriSpeech测试集上取得了最好的效果。 Wenet是...
随后,注意力矢量输入 2 层 RNN 解码器,单元维度为 w,生成文本的词块(token)。通过单词量为 16k 的 LibriSpeech 和 1k 的 Switchboard 数据集,采用 Word Piece Model(WPM)对文本进行词块化。LibriSpeech 960h 的 WPM 用训练集的文本构建,Switchboard 300h 的 WPM 由训练文本和 Fisher 语料库中的文本构建。最终...
这就要靠奖励建模(reward model,RM模型,一般按天为训练单位)出场了。想象一群评委,他们会对模型给出的不同答案打分,选出最贴切的那个。 这个过程被用来训练一个“奖励模型(RM模型)”,它就像是模型的品鉴师,能够自动评价回复的好坏。这样一来,模型就知道以后该怎样做得更好。标注人员需要参考标准对每个抽样Prompt...
9 RegisterLog in Sign up with one click: Facebook Twitter Google Share on Facebook ASR Dictionary Medical Encyclopedia Wikipedia AcronymDefinition ASRAnti Slip Regulation(automotive) ASRAirport Surveillance Radar ASRAntenna Structure Registration(Federal Communications Commission) ...
Nexa SDK is a comprehensive toolkit for supporting GGML and ONNX models. It supports text generation, image generation, vision-language models (VLM), Audio Language Model, auto-speech-recognition (ASR), and text-to-speech (TTS) capabilities. ...
9 RegisterLog in Sign up with one click: Facebook Twitter Google Share on Facebook ASR Medical Acronyms Encyclopedia Wikipedia ASR abbr. 1.air-sea rescue 2.automatic speech recognition American Heritage® Dictionary of the English Language, Fifth Edition. Copyright © 2016 by Houghton Mifflin ...
Google: 由于Google 的 Iterative pseudo-labeling 在 CV 领域已经有非常强的技术底蕴,所以一上来他们就给出了他们的多轮迭代式 Pseudo label+model ensemble 方案:Noisy Student Training,并拿下当年 Librispeech100 + 860 SOTA。当然,Iterative 训练中其实存在很多坑,尤其是多轮迭代所带来的数据实验数量的爆炸。这个...
在短短几年时间内,深度学习的方法在TIMIT数据集上将基于传统的混合高斯模型(gaussian mixture model,GMM)的错误率从21.7%降低到了使用深度学习模型的17.9%。如此大的提高幅度很快引起了学术界和工业界的广泛关注。从2010年到2014年间,在语音识别领域的两大学术会议IEEE-ICASSP和Interspeech上,深度学习的文章呈现出逐年...