WeNet中注意力重打分(attention rescoring decoding) 我们知道CTC是非自回归,而像transformer中解码是自回归的,所以transformer很大的一个缺陷就是解码速度慢。在最近几年CTC和注意力机制联合训练得到的性能效果得到极大的提升,在训练过程中主要的操作就是将encoder的输出分别作为decoder的输入和CTC的输入,通过...
开源代码语音识别wenet的inference的attention rescoring的主要思想的学习回顾train,cv的forward之后的一些逻辑(optimizer, scheduler) ctc prefix beam search思想 attention rescoring脑图 https://zhuanlan.zhihu.com/p/480208685 https://github.com/wenet-e2e/wenet https://zhuanlan.zhihu.com/p/422357323 https://...
前辈您好, 关于attention_rescoring中的reverse_weight, 如果这个值大于0.0, wenet会有一个判断`assert hasattr(self.decoder, 'right_decoder')`, 注释说这意味着decoder是一个bitransformer decoder. 但我将其设置为任何大于零的值(0.5), 这个assert都会报错. 请问您知道这其中的缘由吗? 2023-12-14 回复...
在没有任何启发式搜索技术的情况下,大大减少了不规则对齐语句的数量。在解码过程中,采用了一种联合解码方法,能够在rescoring/beam search算法中将基于注意力的分数和 CTC 分数结合来达到无条件独立假设下的强对齐约束 。 图4. 基于CTC/注意力的端到端混合架构。共享编码器是由CTC和注意力模型目标同时训练的。共享编...
重新计分。第一种方法是一个两遍的方法(Rescoring),第一遍使用波束搜索获得一组完整的假设,其中只考虑基于注意力的序列概率。第二遍使用CTC和注意力概率对完整的假设进行重新评分,其中,CTC概率是通过CTC的前向算法获得的。重新计分环节得到的最终结果是根据下式: ...
x ) 和 attention 损失log patt (y ∣ x )。解码时，您需要使用这个公式来选择一个输出序列 ...
4.4. Lattice Rescoring Results 说实话,我还真不懂什么是lattice rescoring,不过结果已经展示出来了。至于解释的话,等我了解了这个模型之后再补上。 上表显示了模型中word error rate和perplexities,LSTM(600x2)的模型表现最佳,其次是GRU-HW(500x4)。
We also propose an improved algorithm for lattice rescoring with AED models. Experiments show the combined two-pass systems achieve competitive performance without using extra speech or text data on two standard ASR tasks. For the 80-hour AMI IHM dataset, the combined system has a 13.7% word ...
Rescoring of disagreed cases by the second human validator revealed that human operator error was the primary cause of disagreement. Deep learning with attention supervision provides a quick and high-quality assurance of clinical images, and outperforms human operators....
loss进行joint training，使用CTC后验对解码进行rescoring，效果会明显优于Transformer模型。