3. 总结 本节内容讲述了神经网络的一些基本点和基本思想,同时也阐述了DNN-HMM语音识别系统及其流程,应同上一节的GMM-HMM语音识别系统放在一起进行对比学习,课下要复习好这两节的内容,非常重要。 4. 作业代码 待完善
基本思路:通过统计学习建立模型,利用上下文信息进行分词。 常用算法:隐马尔可夫模型(HMM)、支持向量机(SVM)等。 基于深度学习 特点:能自动学习文本中的复杂特征。 基本思路:使用深度学习模型进行序列标注实现分词。 常用模型:双向长短期记忆网络(BiLSTM)、条件随机场(CRF)等。
基于 LSTM-HMM的语音识别 ;4)2015 年底,基于 LSTM-CTC的端对端语音识别;5)2016 年,Deep CNN 模型,目前百度正在基于Deep CNN 开发deep speech3,据说训练采用大数据,调参时有上万小时,做产品时甚至有 10 万小时。
针对当前人体动作识别算法检测精度不佳和实验场景多样性的问题,提出了一种混合卷积神经网络隐马尔可夫模型(CNN-HMM)的人体动作识别方法.建立了抬腿,深蹲和仰卧臀桥3组分别包含1个标准动作姿态和5个非标准动作姿态的人体康复训练动作模型库,结合可穿戴式惯性动作捕捉系统PN2.0获取实验数据.最后从准确率,灵敏度和特异性3...
Carpenter 从HMM 计算短语级别的条件概率,并尝试通过降低这些概率的阈值来增加对命名实体识别的召回率。对给定训练好的 CRF 模型,Minkov 等学者通过微调特征的权重来判断是否是命名实体,更改权重可能会奖励或惩罚 CRF 解码过程中的实体识别。 3 基于深度学习的方法...
深度学习在语音识别领域的应用显著提升了技术性能，使得语音识别技术实现突飞猛进的发展，快速超越了传统语音识别技术，如GMM和HMM。本文将探讨深度学习相关技术在语音识别中的应用，主要分为两个部分：网络模块和损失函数。一、如何用深度学习训练语音识别系统 深度学习系统性能的优劣取决于四个关键因素：训练...
Rahmani, M.H., Almasganj, F.: Lip-reading via a dnn-hmm hybrid system using combination of the image-based and model-based features. In: 2017 3rd International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (IPRIA), 195–199, IEEE, (2017) Zhao, X., Yang, S., Shan, S., Chen...
There are multitudes of different use cases relevant for modeling problems in cybersecurity. To illustrate some of the common phenomena associated with this class of problems we enumerate a couple of the most common scenarios below. Use Case 1: Detecting DDOS Attacks ...
在语音识别中,有研究人员使用L双向STM对英语文集TIMIT进行语音识别,其表现超过了同等复杂度的隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)和深度前馈神经网络。在语音合成领域,有研究人员将多个双向LSTM相组合建立了低延迟的语音合成系统,成功将英语文本转化为接近真实的语音输出 。RNN也被用于端到端文本-语音(Text-To-...
自从深度学习引入到语音识别后,语音识别技术就好像充了一个迅雷超级会员,短短几年时间内突飞猛进,并且快速的抛弃了传统语音识别里面的GMM、HMM技术。本文主要讲述一下深度学习相关技术在语音识别中的应用。主要包括两个部分:常见网络模块和常用的损失函数。近两年大热的transformer结构和RNN-T loss本文不做介绍,放在后续...