1、CNN有一个非常大的优势，就是：可移植性好，GPU加速快。当需要做离线语音的时候，大部分芯片（海...
在楚识OCR技术中,CTC被用于对RNN的输出进行解码,从而得到最终的文本序列。CTC损失函数的引入不仅简化了识别流程,还提高了模型的鲁棒性和泛化能力。 二、技术优势 2.1 高效准确 楚识OCR技术结合了CNN强大的特征提取能力和RNN有效的序列建模方法,以及CTC损失函数在序列对齐方面的优势,实现了对印刷体文本行的高效准确识别...
51CTO博客已为您找到关于CNN CTC 语音识别的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及CNN CTC 语音识别问答内容。更多CNN CTC 语音识别相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
CTPN网络结合了CNN与LSTM深度网络，通过固定宽度的anchor提取proposal，能有效的检测出复杂场景的横向分布的...
1. CNN算法 CNN算法原理 2. RNN算法 最早CNN算法和普通算法类似,都是从由一个输入得到另一个输出,不同的输入之间没有联系,无法实现一些场景(例如:对电影每个时间点的时间类型进行分类,因为时间是连续的,每一个时间点都是由前面的时间点影响的,也就是说输入之间有关联) ...
手写文本识别是一种将手写文字转化为可识别的文本的技术。它通常使用卷积神经网络(CNN)结合长短期记忆网络(LSTM)和连接时序分类(CTC)的方法来实现。 卷积神经网络(CNN)是一种深度学习模型,主要用于图像处理任务。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件,能够有效地提取图像中的特征。在手写文本识别中,CNN...
(x) x = self.conv4_x(x) x = self.flatten(x) x = self.fc1(x) x = self.fc1_activation(x) return x final_feature_width = 26 num_class = 37 epochs = 10 net = CNNCTC(num_class, final_feature_width) input = ops.ones((1, 3, 32, 100)) output = net(input) print(output...
针对蒙古语语音识别模型训练时语料资源匮乏,导致的低资源语料无法满足深度网络模型充分训练的问题.该文基于迁移学习提出了层迁移方法,针对层迁移设计了多种迁移策略构建基于CNN-CTC(卷积神经网络和连接时序分类器)的蒙古语层迁移语音识别模型,并对不同的迁移策略进行探究,从而得到最优模型.在10000句英语语料数据集和5000...
cnn-ctc语音识别 介绍 软件架构 安装教程 使用说明 参与贡献 码云特技cnn-ctc语音识别 介绍{以下是码云平台说明,您可以替换此简介 码云是 OSCHINA 推出的基于 Git 的代码托管平台(同时支持 SVN)。专为开发者提供稳定、高效、安全的云端软件开发协作平台无论是个人、团队、或是企业,都能够用码云实现代码托管、项目...
技术标签: 文字识别 深度学习 pytorch cnn lstm最近在做一个项目的某个模块,主要涉及文字识别的相关技术,文字识别主要分为两个步骤,文字检测与识别,本文主要针对文字识别的板块搭建模型,主流的就要属CRNN+CTC了。今天就送上案例实操,也是自己动手搭建的,分享一点心得。 做的过程中也是查看了许多相关文献和网站,这里...