3.1 从条件概率角度: RNN-T联合前一标签输出和前一时刻的特征输出来决定这一时刻的标签概率; 而CTC只基于这一时刻的特征输出标签概率。 3.2 从转移规则来讲: RNN-T在 的转移要不:来自于(前一特征 )的这一标签 转移为空标签的概率;要不来自于(这一特征时刻)的前一标签 转移到非空标签( )的概率; 而CTC则...
这个特性就是:正常的loss是预测和label之间的关系,而CTC的loss是给出一堆预测及预测与label对应正确概率的关系。因此,经过公式算出loss后再进行Adam优化啊等等。 RNA RNN-T
RNN的另一个维度和输出的类别数量有关。在CNN的分类问题中,我们经常使用softmax层输出表示输入内容对所有类别的概率,这里我们同样用RNN输出这样的信息,我们定义类别的数量为C,那么现在我们就可以确定主角之一的三围,哦不是二围了:C*T。 这个二维的RNN输出要匹配的是真正的ground_truth,我们直接给出它的维度:1*L。
通过提取CTC和RNN-T模型的集合来弥补流式和非流式ASR系统之间的差距 (Bridging the gap between streaming and non-streaming ASR systems bydistilling ensembles of CTC and RNN-T models) #teachers# #rnn# #wer# O网页链接 û收藏 转发 评论 ñ赞 评论 o p 同时转发到我的微博 ...
RNN-T联合前一标签输出和前一时刻的特征输出来决定这一时刻的标签概率；而CTC只基于这一时刻的特征输出标签概率。RNN-T在 的转移要不：来自于（前一特征 ）的 这一标签 转移为空标签 的概率；要不来自于（这一特征时刻）的 前一标签 转移到非空标签（ ） 的概率；而CTC则的特征转移是...