用标准化后的特征训练语音识别模型.此外,还利用子空间高斯混合模型(Subspace Gaussian Mixture Model,SGMM)将一般说话者的语音和信息加入到模型中,减小语料稀疏性对模型的影响.通过在Thchs30和ST-CMDS数据集对模型进行评估,结果显示,基于MCFN的BLSTM-CTC语音识别模型的识别字错误率(WER)较传统的语音识别模型有所降低....
在验证码识别中,我们将CNN提取的特征输入到BLSTM中,通过双向建模来捕捉字符之间的关联性。 最后,我们使用了连接时序分类(CTC)来实现不定长序列的识别。CTC是一种针对序列数据的损失函数,它可以在不需要预先对齐输入序列和输出序列的情况下进行训练。这意味着,即使验证码中的字符数量、位置等信息发生了变化,我们的模型...
https://github.com/kerlomz/captcha_demo_csharp 笔者选用的时下最为流行的CNN+BLSTM+CTC进行端到端的不定长验证码识别,代码中预留了DenseNet+BLSTM+CTC的选项,可以在配置中直接选用。首先,介绍个大概吧。 H16/H64指的是Bi-LSTM的隐藏神经元个数num_units,这里注意,你没有看错,也没有写反,LSTM有时序依赖,t...
用标准化后的特征训练语音识别模型.此外,还利用子空间高斯混合模型(Subspace Gaussian Mixture Model, SGMM)将一般说话者的语音和信息加入到模型中,减小语料稀疏性对模型的影响.通过在Thchs30和ST-CMDS数据集对模型进行评估,结果显示,基于MCFN的BLSTM-CTC语音识别模型的识别字错误率(WER)较传统的语音识别模型有所降低...
原文链接:OCR算法-CNN+BLSTM+CTC架构 由于作者使用了Boost1.57-Vc14,而1.57的VC14版本作者没有给出下载链接,因此需要自行编译,建议换掉作者的第三方库,使用其他的库,比如:这篇文章:VS编译Caffe非常简单。网盘:3rdlibVC14。 有少量的改动,如有疑问,请移步原文,直接到作者GitHub界面...链接:https://github.com/...
笔者选用的时下最为流行的CNN+BLSTM+CTC(CRNN)进行端到端的不定长验证码识别,代码中预留了CNNX(搜不到因为是小编自己拼凑的)/MobileNet/DenseNet121/ResNet50等选项,可以在配置界面中直接选用。首先,介绍个大概吧。 main.png H16/H64指的是Bi-LSTM的隐藏神经元个数UnitsNum,所以本项目使用GPU训练,使用CPU进行...
先用卷积进行特征提取,这里我用的是Densenet的模型,然后用双Lstm进行不定长处理,然后接上warp-ctc进行去重定向。 作者中文字符识别的准确率如下表: 我是基于linux进行的英文自然场景英文识别,目前还在识别的训练阶段,接下来会加上自然场景的检测,暂定用mobileNet-ssd。训好后会放出评测...
CNN+BLSTM+CTC的验证码识别从训练到部署 这个项目很偏实战,有非常多的细节值得学习。我主要关注作者的项目部署过程。 项目地址 简书项目介绍 在简书的项目介绍中,作者介绍了CUDA和cuDNN版本的问题,目前我都是通过conda安装Tensorflow-GPU版本,没有出现什么问题,但是还是在这里列一下,以防万一。
你好,请问直接densnet连接ctc和加上lstm再连ctc哪个效果会比较好,作者有试过吗? 如果想加lstm的话,训练代码需要做什么改变吗
验证码终结者 —— 基于CNN+BLSTM+CTC的训练部署套件 定义一个模型 本项目采用的是参数化配置,不需要改动任何代码,可以训练几乎任何字符型图片验证码,下面从两个配置文件说 展开 收起 暂无标签 /mirrors/captcha-trainer Python Apache-2.0 保存更改 取消 发行版 暂无发行版 贡献者 (4) 全部 近期...