FastConformer 作为乔治亚语言的高级 ASR 模型脱颖而出,与 MetaAI 在 MCV 数据集上的 Seamless 和在所有数据集上的 Whisper large V3 相比,实现了更低的 WER 和 CER。该模型的稳健架构和有效的数据预处理驱动了其惊人的性能,使其成为在乔治亚语等代表性不足的语言中进行实时语音...
使用CTC 训练的模型,可以使用循环神经网络 (RNN),或者transformers,来估计每个时间步长的概率 p_t(a_t | X),即p_t(a_t | X)。 例如,RNN 通常工作得还可以,因为它考虑了输入中的上下文,但我们可以自由使用任何学习算法,这些算法在给定语音输入的固定大小切片(例如25ms为一个切片)的情况下产生输出文字的分布。
CTC解码器、Attention解码器（即transformer的decoder部分）共享Encoder包含多层transformer或者conformer，CTC解...
本文探索了BLSTM、Transformer、Conformer三种不同的模型结构作为listener对整体语音识别模型的影响。 speller是一个基于注意力机制的解码器,在每个输出步骤中,转换器都会根据之前看到的所有字符生成下一个字符的概率分布,从而得到输出序列y的概率如下: 在每个时间步t,通过注意力机制计算输出对编码器特征h的条件依赖。注意力...
使用Conformer增强的混合CTC/Attention端到端中文语音识别 陈戈,谢旭康,孙俊,陈祺东 江南大学人工智能与计算机学院,江苏无锡214122 摘要:最近,基于自注意力的Transformer结构在不同领域的一系列任务上表现出非常好的性能。探索了基于 Transformer编码器和LAS(listen,attendandspell)解码器的Transformer-LAS语音识别模型的效果...
用CTC训练的模型通常用递归神经网络（RNN）来预测每个时间步长概率：pt(at|X)。由于RNN能考虑输入中的...