1、Shared encoder(共享编码器): 包括了VGG卷积网络和BLSTM(双向长短时记忆网络)层,来完成语音到向量的转化。 2、Joint Decoder(联合解码器): 联合解码器实现向量到最终文本结果的输出; 联合解码器包括CTC(负责标签和序列的自动对齐)、Attention(为不同序列赋予不同权重)和RNN-LM(语言模型,生成最优字词句); 其中...
espnet实践简介 【摘要】 Espnet介绍ESPNet中使用了ATT+CTC的架构,其可分为两大部分:1、Shared encoder(共享编码器):包括了VGG卷积网络和BLSTM(双向长短时记忆网络)层,来完成语音到向量的转化。2、Joint Decoder(联合解码器):联合解码器实现向量到最终文本结果的输出;联合解码器包括CTC(负责标签和序列的自动对齐)、...
语音识别模型部分的结构是encoder-decoder的形式,编码器部分包含了VGG和BiLSTM;解码器部分包含了CTC,Attention和RNN-LM。 编码器部分,采用了Conformer结构。之前有Transformer可以很好地对全局信息进行提取,CNNs可以对局部特征进行提取,结合两者特点的结构就是Conformer,它的结构就像马卡龙一样(呃...行吧) Conformer的架构...
ESPnet采用混合CTC/注意力的端到端ASR架构[17],在训练和解码中有效地利用了两种架构的优势。在训练过程中,我们采用多目标学习框架,提高了对不规则对齐的鲁棒性,并实现了快速收敛。在解码过程中,我们通过将注意力和CTC分数结合起来,在单通束搜索算法中进行联合解码,进一步消除不规则对齐。 除了上述基本架构外,ESPnet...
从另一个角度来说,ESPNet和HTK、Kaldi是一个性质的东西,都是开源的NLP工具;引用论文作者的话:ESPnet是基于一个基于Attention的编码器-解码器网络,另包含部分CTC组件;个人理解:在ESPNet出现之前,已经出现了CTC、Transformer等端到端ASR模型,ESPNet以这两种模型为核心,将这两个......
基于CTC的工具包:EESEN [11],Stanford CTC [28],Baidu DeepSpeech [12] 基于注意力机制的工具包:Attention-LVCSR [29],OpenNMT speech to text [30] 值得注意的是,大多数端到端的自动语音识别工具包都基于CTC,而ESPnet则基于基于注意力机制的编码器-解码器网络。与Atte...
在训练中，ESPnet采用多目标学习框架，结合CTC损失与注意力交叉熵损失，提高模型鲁棒性与收敛速度。此外，ESPnet利用warp CTC库加速CTC计算，提供混合CTC/注意力架构，实现联合解码。语言模型的使用与恶劣环境下的ASR设置也是ESPnet的关键功能。ESPnet标准配方流程简化了端到端ASR过程，包括特征提取、数据准备、...
step0. 数据准备 step1. 特征提取 step2. 字典和Json数据准备 目录说明 step3~4 神经网络的训练 step 3. 语言模型训练 step 4. 声学模型训练 step5 解码 参考资料 step -1. 数据下载 # data datadir=./downloads if [ ${stage} -le -1 ] && [ ${stop_stage} -ge -1 ]; then ...
./installers/install_warp-ctc.sh 1. 2. 3. 4. 安装翘曲传感器 cd <espnet-root>/tools . activate_python.sh . ./setup_cuda_env.sh <cuda-root> # e.g. <cuda-root> = /usr/local/cuda ./installers/install_warp-transducer.sh 1.
该工具包提供最先进的架构,例如传感器、混合 CTC/注意力、具有可搜索中间体的多解码器、时间同步块级 CTC/注意力、Translatotron 模型和直接离散单元模型。在本文中,我们描述了 ESPnet-ST-v2 的总体设计、每个任务的示例模型以及性能基准测试, "点击查看英文标题和摘要" ...