目标是将输入转换为可由 Transformer 架构处理的嵌入向量。文字输入 文本转语音模型将文本作为输入。 这就像原始 Transformer 或任何其他 NLP 模型一样:输入文本首先被标记化,给出一系列文本标记。 该序列通过输入嵌入层发送,以将标记转换为 512 维向量。 然后这些嵌入向量被传递到变压器编码器中。 波形输入:首先波形...
Speller 是基于 Transformer 的纠错模型,其原理和机器翻译有异曲同工之处。Speller 的输入是前端模型 CTC 的解码结果,预测的是真实的标注。由于 Transformer 具有很强的语义建模能力,可以有效地利用上下文信息,自动纠正识别结果中的很多错误,提升识别性能。关于 Speller 的模型框图如下图所示: 图3: Speller 模型 研究...
首先要明确Transformer和attention的关系。Transformer是使用基于attention-encoder-decoder框架的Sequence-to-se...
自注意力模型需要发现原始输入的各个单元与自身各单元的关联程度。当下自注意力机制应用最广泛的当属Transformer, 如下图所示,其摆脱了循环神经网络和卷积神经网络的禁锢,以及使用了多注意力机制,加速了并行计算能力。 图3 Transformer结构 Transfomer未使用循环神经网络结构,为了凸显输入信息的时序性,需要给输入的每个单元...
TCN-Transformer-CTC的端到端语音识别 收稿日期：２０２１ ０８ １４；修回日期：２０２１ １０ ０８ 基金项目：国家自然科学基金面上项目（６１６７２２６３）作者简介：谢旭康（１９９８ ），男，湖南邵阳人，硕士研究生，主要研究方向为语音识别、机器学习等；陈戈（１９９６ ），女，河南信阳人，硕士研究生，主要...
TRANSFORMER连接时序分类针对人机交互过程中手动控制轮式移动机器人步骤繁琐且双手受到限制的问题,提出并实现基于深度学习算法的轮式移动机器人语音控制系统.系统选取树莓派4B开发板作为主控制器,科大讯飞6阵列语音模块作为语音采集器,STM32单片机作为底层轮式移动机器人的控制器.语音识别算法部分设计基于Transformer的端到端语音...
南京欣网-基于混合CTCTransformer的端到端自动语音识别(ASR)系统是由南京欣网互联网络科技有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0595414,属于分类,想要查询更多关于南京欣网-基于混合CTCTransformer的端到端自动语音识别(ASR)系统著作的著作权信息就到天眼查
另外,从形式上看,Attention Decoder很自然的可以替换成最近非常流行的Transformer,事实上,最近也有几篇基于Vision Transformer的文本识别算法。 ACE 基于ACE的解码方法不同于CTC和Attention,ACE的监督信号实际上是一种弱监督(输入输出没有做形式上的对齐,没有先后顺序信息,倾向于学习表征),并且可以用于多行文字识别。
2)第二部分,我将补充原论文中所有公式的推导细节。 自己瞎BB “联接主义时序分类”译自Connectionist Temporal Classification(简称CTC) ,首次听到这名字就觉得此算法必不是凡夫俗子;在深度学习背景下,“联接主义”基本指代的是基于神经网络的实现。其原理还是挺优美的,甚至在我看来作为学习材料,与Transformer什么的相比...
另外,从形式上看,Attention Decoder很自然的可以替换成最近非常流行的Transformer,事实上,最近也有几篇基于Vision Transformer的文本识别算法。 ACE 基于ACE的解码方法不同于CTC和Attention,ACE的监督信号实际上是一种弱监督(输入输出没有做形式上的对齐,没有先后顺序信息,倾向于学习表征),并且可以用于多行文字识别。