在第一遍中，CTC decoder 以流式模式进行运行。在第二遍中，shared decoder和CTC decoder的输出被使用。
如上图,CTC的linear classifier可以把它想成decoder,这个decoder每次只接收一个vector然后就要决定输出是什么,而且每一次输出决定是独立的。会有下述情况发生:假设前三个acoustic feature都对应到“c”,那第一个acoustic feature进来,输出“c”,第二个输出null,第三个就不能输出c了,就会变成两个c了,就结巴了...也...
This is an example CTC decoder written in Python. The code is intended to be a simple example and is not designed to be especially efficient. The algorithm is a prefix beam search for a model trained with the CTC loss function. For more details checkout either of these references: https:...
在Tensorflow中，我们可以利用`tf.nn.ctc_greedy_decoder`和`tf.nn.ctc_beam_search_decoder`函数来实现CTC解码。前者采用贪心策略，后者则通过Beam Search进行解码，提供了更准确的标签序列预测。
We adapted this ctc decoder fromhere. This decoder can only run on cpu. continuous decoding for streaming asr support kenlm language model multiprocessing To install the decoder: git clone https://github.com/Slyne/ctc_decoder.git apt-get update apt-get install swig apt-get install python3-dev...
在编译使用中遇到了一些问题。 在swig目录中执行sh setup.sh ,报了一个错 Install decoders ... decoder_utils.h:55: Error: Syntax error in input(1). running install 最终安装成功了 Processing dependencies for swig-decoders==0.1 Finished processing dependencies
IEEE 802 . 16e CTC Decoder CoreOctober, D S
基于Attention的OCR解码算法,把OCR文字识别当成文字翻译任务,即通过Attention Decoder出文字序列。 RNN -> Seq2Seq 左图是经典的RNN结构,右图是Seq2Seq结构。RNN的输入序列和输出序列必须有相同的时间长度,而机器翻译以及文字识别任务都是输入输出不对齐的,不能直接使用RNN结构进行解码。于是在Seq2Seq结构中,将输入序列...
Beam Search可以找到概率最高的输出序列。5. CTC算法的应用： Tensorflow等深度学习框架提供了CTC Loss和inference的API，如tf.nn.ctc_loss和tf.nn.ctc_beam_search_decoder，简化了在实际应用中的操作。 CTC算法巧妙地解决了序列对齐和概率计算的问题，使得深度学习模型在序列任务中表现得更为高效。
decoder = CTCBeamDecoder( labels, model_path=None, alpha=0, beta=0, cutoff_top_n=40, cutoff_prob=1.0, beam_width=100, num_processes=4, blank_id=0, log_probs_input=False) beam_results, beam_scores, timesteps, out_lens = decoder.decode(output) ...