CTC全称Connectionist temporal classification,是一种常用在语音识别、文本识别等领域的算法,用来解决输入和输出序列长度不一、无法对齐的问题。在CRNN中,它实际上就是模型对应的损失函数。 再进行进一步叙述前,这里需要做几点说明。不管是在语音识别还是文本识别领域,CTC通常接在RNN的后面,与RNN结合使用,就像CRNN中一样。
CTC算法全称叫:Connectionist temporal classification。从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题。 传统的语音识别的声学模型训练,对于每一帧的数据,需要知道对应的label才能进行有效的训练,在训练数据之前需要做语音对齐的预处理。而语音对齐的过程本身就需要进行反复多次的迭代,来确保对齐更准确,这本身就是一个比较...
CTC算法,全称为Connectionist Temporal Classification,是一种用于处理序列数据的无监督学习方法。在语音识别领域,CTC算法能够直接对输入的语音信号进行处理,将其转换为对应的文本序列,而不需要依赖于任何先验知识或标注数据。CTC算法的基本原理可以概括为以下几个步骤: 特征提取:首先,对输入的语音信号进行特征提取,将其转换...
CTC(Connectionist Temporal Classification)算法是一种用于序列标注的神经网络框架,其原理是通过神经网络学习输入序列与输出序列之间的映射关系,以实现对序列数据的分类或标注。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
CTC是Connectionist Temporal Classification的缩写,是一种用于序列分类任务的机器学习算法。它主要用于解决输入序列和输出序列长度不一致的问题,例如语音识别、手写识别等。 CTC算法的核心思想是引入一个特殊的“空白”标记,用于表示输入序列中的空白或无效区域。在训练过程中,CTC算法会自动学习如何对输入序列进行对齐,以找到...
CTC(Connectionist Temporal Classification)算法是一种针对序列问题的损失函数,它特别适用于那些输入输出序列长度不一致的场景。在OCR领域,CTC算法被广泛应用于手写识别和语音识别等任务中。其核心思想是在输出序列中引入一个“blank”标签,用于表示非输出字符或字符间的间隔,从而实现对不同长度输出序列的归一化处理。这种...
CTC是“Connectionist Temporal Classification”的缩写,中文翻译为“连接时序分类”。CTC是一种用于处理序列数据分类的算法,特别是在自动语音识别(ASR)和手写文字识别等任务中广泛应用。CTC算法能够将输入的时间序列数据映射到标签序列,而不需要事先对齐输入和输出序列。 CTC算法的核心思想是将时间序列数据中的每一个时间...
1. Re:CTC (Connectionist Temporal Classification) 算法原理 讲得很清楚,但是图11上面的αt3(2)公式似乎有错误,但是后面的计算结果是正确的,似乎属于笔误 --今淇 2. Re:[问题] docker: Failed to start Docker Application Container Engine. 谢谢大牛,fd:// 替换为 unix:// ,这什么区别呢 --liangguohao...
CTC(Connectionist Temporal Classification)正是这种不知道输入输出是否对齐的情况下使用的算法,所以CTC适合语音识别和文本识别的任务。 为了方便下面的描述,我们做如下定义,输入(如音频信号)用序列X=[x1,x2,...,xT]X=[x1,x2,...,xT]表示,对应的输出(如对应的标注文本)用序列Y=[y1,y2,.....