从零实现Transformer(小白必会版 )中,我们从零开始搭建了一个Transformer模型,详细讲解了Transformer的输入输出格式、注意力机制、位置编码、掩码机制等等,并基于上述知识从零搭建了Transformer的编码器和解码器,但是那篇文章重点在于拆解Transformer的实现方式,而不是其具体应用。 在本文中,我们尝试基于Transf
从摘要来看,这是一篇典型的1+1的文章,即把其一transformer和其二卷积网络“相加”,就得到了一个新的架构了。 出发点: transformer可以更好地对content-based global interactions进行建模,即“基于内容的全局互动“,或者叫,”全局相关性”; cnns则可以更好地利用local features,即,局部特征。 这样的话,就把这两者...
循环智能联合创始人杨植麟与Google、卡内基梅隆大学,合作推出国际前沿的原创算法模型 Transformer-XL,并在全部六个主流语言建模数据集上夺魁。循环智能率先将该模型应用于企业级语音识别系统,实现准确率更高的端到端语音识别。 深度定制化模型 提供从“热词”到“语言模型”和“端到端模型训练”的多层次模型自训练定制服务...
"SAN-M: Memory Equipped Self-Attention for End-to-End Speech Recognition"这篇文章巧妙的将DFSMN记忆单元、融合到Transformer ASR模型中,取得了显著的改进效果。 Paper地址:https://arxiv.org/abs/2006.01713 Introduction 传统ASR方案采用混合... 查看原文 腾讯AI Lab语音技术中心应用与研究介绍 (self-attention...
语音识别引擎采用自主研发的Transformer技术,具备较好的鲁棒性。支持声音和文本层面的自适应能力和语言混合识别能力。中文普通话、英文、普粤英引擎的识别字准率均能满足广泛的商用场景。 多语种、多方言 目前支持中文普通话、英语、日语、韩语、泰语、马来语等13个语种,支持粤语、上海话、四川话等24种方言,并将持续开放...
目前所有论文中Transformer的表现都要优于LSTM,因此主流方案都优先采用Transformer。基于Transformer的端到端模型的编码器由一堆Transformer块组成,其中每个块都有一个多头自注意力层和一个前馈网络(FFN),如图5a所示。 不同的层和块之间采用残差连接(Residualconnections)和层归一化(layernormalization)。Transformer块的输入...
将需要准备wav音频的索引和标注文件(wav.scp、text、vocab).格式和kaldi的一样 根据自己的需求修改模型config文件,./config/transformer.ymal 运行run.pyEval运行inference.py。以下是链接中可以下载已训练好的模型。该模型识别效果优于百度云短句识别效果。 https://download.csdn.net/download/qq_41854731/19038018...
1. CNN、RNN、Transformer谁做NLP特征抽取器? 语义特征提取能力: transformer 长距离特征捕获能力:RNN \ Transformer > CNN 任务综合特征抽取能力: 机器翻译中Transformer 并行计算能力及运行效率:transformer 1.1 RNN(-2018) 不定长序列输入 梯度消失、梯度爆炸--> LSTM... 并行...
深度学习技术的融合:未来ASR技术将更加深入地融合深度学习技术,如自注意力机制、Transformer等,以提高识别的准确性和鲁棒性。 多模态融合:随着物联网技术的普及和发展,ASR技术将与其他模态信息(如图像、手势等)进行融合,实现更加自然、高效的人机交互。 个性化定制:针对不同用户群体和应用场景的需求,ASR技术将提供更加...
Transformer是首先是在神经机器翻译任务中提出,然后逐渐成为了自然语言处理领域的主流模型,之后又在许多领域证明了其强大的性能。 Attention is all you need这篇论文首先提出了Transformer结构,完全基于Attention mechanism,抛弃了传统的RNN和CNN,是一种全新的大胆的尝试。 近期在视觉领域又广泛的流行起来,而在语音方面又...