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则的特征转移是固...
训练过程 训练过程和预测过程类似,只是会在 Speller 的输出部分,将预测结果与真实标签做一次 cross entropy loss 计算,反传梯度更新网络。 训练时还使用了 Teach Forcing,这个前面的过程其实间接的都介绍完了,就是将上一步的产出(训练过程是 GT)也作为这一步 RNN 的输入。 再说Attention 之前的注意力阶段,每次是...
如果输入T个acoustic feature,就会输出T个null。上述就是RNN-T RNN-T和CTC有同样的问题: alignment的问题,因为RNN-T在输出的时候,需要输出null,它需要知道在什么时候应该输出null,告诉encoder我要下一个acoustic feature,但是在training的时候,没有这样子的label,这种label要自己产生,所以RNN-T和CTC一样,有alignment...
CTC loss是一个被广泛应用在ASR领域的损失函数,其是利用t时刻和之前时刻的输入,来预测t时刻的输出,但是CTC有一个不合理的假设:标签之间相互独立。我们知道,在语言系统中是存在上下文关系的,而transducer结构就可以弥补这个不合理的假设。 对比transducer跟CTC的表达式,我们可以看出区别:CTC当前时刻的输出只依赖历史的输入...
RNN-T 目前前面所述的模型的decoder都是一个输入只输出一个token,现实中也有一个输入输出多个token的情况。比如语音说“th”这个单词时,只发了一个音,如果输出是“t”显然不合适。 我们可以改变词表,手动加入一些像“th”,“zh”等等这些作为token。但我们更希望模型本身灵活且健壮。
RNN-T模型通过连续读取输入声音特征，并在输出过程中同时考虑当前和前一个时间步长的输出，有效解决了CTC模型中的输出独立性问题。RNN-T模型在训练过程中同样面临标注和对齐问题，因此，它采用了类似CTC的自定义标注策略，通过生成覆盖所有潜在输出序列的标注来优化模型性能。通过进一步改进模型结构与训练策略，...
1.智能化:随着人工智能、大数据等技术的发展,未来CTC系统将更加智能化,实现自动分析、决策和调度。 2.系统集成:未来CTC系统将与其他铁路管理系统(如ERP、SCM等)实现深度融合,构建统一的铁路信息化平台。 3.安全可靠性:随着CTC系统在铁路运输中的地位日益重要,提高系统安全可靠性和抗干扰能力将成为重要挑战。 4.适应...
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 跟传统神经网络最大的区别在于每次都会将前一次的输出结果,带到下一次的隐藏层中,一起训练。如下图所示 在上面的示例图中 神经网络的模块 A 正在 取某个 入 x_i 并 出一个值 h_i。循环可以使得信息可以从当前步传 到下一步。 些循 ...
...那么在 Keras 里面,CTC Loss 已经内置了,我们直接定义这样一个函数,即可实现 CTC Loss,由于我们使用的是循环神经网络,所以默认丢掉前面两个输出,因为它们通常无意义,且会影响模型的输出...from keras import backend as K def ctc_lambda_func(args): y_pred, labels, input_length, label_length...