最后,从输出端来看,DFCNN还可以和近期很热的序列短时分类(CTC)方案完美结合以实现整个模型的端到端训练,且其包含的池化层等特殊结构可以使得以上端到端训练变得更加稳定。 在和其他多个技术点结合后,讯飞DFCNN的语音识别框架在内部数千小时的中文语音短信听写任务上,获得了相比目前业界最好的语音识别框架——双向RNN-...
这种通过映射B和所有候选路径概率之和的方式使得CTC不需要对原始的输入序列进行准确的切分,这使得RNN层输出的序列长度>label长度的任务翻译变得可能。CTC可以与任意的RNN模型,但是考虑到标注概率与整个输入串有关,而不是仅与前面小窗口范围的片段相关,因此双向的RNN/LSTM模型更为适合。 ctc会计算loss ,从而找到最可能...
本文搭建一个完整的中文语音识别系统,包括声学模型和语言模型,能够将输入的音频信号识别为汉字。 声学模型使用了应用较为广泛的递归循环网络中的GRU-CTC的组合,除此之外还引入了科大讯飞提出的DFCNN深度全序列卷积神经网络,也将引入阿里的架构DFSMN。 语言模型有传统n-gram模型和基于深度神经网络的CBHG网络结构,该结构是...
一种结合Transformer和CNN-DFSMN-CTC的中文语音识别方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种结合Transformer和CNN-DFSMN-CTC的中文语音识别方法说明:本发明请求保护一种结合Transformer和CNN‑DFSMN‑CTC的中文语音识别方法,该...专利查询请上爱企查
比较重点的进展如下:1)2013 年,基于美尔子带的 CNN 模型;2)2014年,Sequence Discriminative Training(区分度模型);3)2015 年初,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...
3)RNN-T loss,优点,结合了语言模型的特性,可以实现真正的端到端;缺点,比CTC 更难收敛到最优解...
3)RNN-T loss,优点,结合了语言模型的特性,可以实现真正的端到端;缺点,比CTC 更难收敛到最优解...
比较重点的进展如下:1)2013 年,基于美尔子带的 CNN 模型;2)2014年,Sequence Discriminative Training(区分度模型);3)2015 年初,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...
手写文本识别是一种将手写文字转化为可识别的文本的技术。它通常使用卷积神经网络(CNN)结合长短期记忆网络(LSTM)和连接时序分类(CTC)的方法来实现。 卷积神经网络(CNN)是一种深度学习模型,...
循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一种在序列数据处理中取得巨大成功的深度学习模型。RNN通过引入时间序列上的隐藏状态,具有处理时序数据和捕捉上下文信息的能力。本文将详细介绍RNN的原理、结构以及在自然语言处理和语音识别等领域的重要应用。