前馈序列记忆神经网络(Feedforward Sequential Memory Networks,FSMN)[1][2]的提出,就是为了既能保留RNN对序列前后依赖关系的建模能力,又能加快模型的计算速度,降低计算复杂度。而之后提出的cFSMN[3]、DFSMN[4]和Pyramidal FSMN[5],都是在FSMN的基础上,进一步做出了改进和优化。FSMN、cFSMN和DFSMN都是中科大张仕良...
FSMN的设计理念是利用前馈网络进行快速特征提取,然后利用序列记忆网络对提取的特征进行序列建模。FSMN的提出为语音识别领域带来了新的可能性,但仍有改进的空间。在此基础上,cFSMN、DFSMN和Pyramidal FSMN等变体模型相继被提出。这些变体模型在保持FSMN核心思想的同时,对网络结构、参数优化等方面进行了改进,进一步提高了模型...
可以看作是卷积核比较大的卷积操作，第一层，卷积核16*3；第二层卷积核3*10 FSMN其实就是在FNN基础上，加了一个记忆模块，数学表达式如下。这个模型虽然有点复杂，但其实就是FNN、Attention的堆叠，B站上有详细讲解。[1] GitHub - nndl/nndl.github.io: 《神经网络与深度学习》 邱锡鹏著 Neural Network and D...
受信号处理理论启发,使用高阶有限冲激响应(FIR)滤波器可以很好地逼近任何无限冲激响应(IIR)滤波器,本文提出了前馈顺序记忆网络(feedforward sequential memory networks,FSMN),在不使用循环反馈的情况下对时间序列中的长期依赖性进行建模。FSMN是一个标准的全连接前馈神经网络,在其隐藏层中配备了一些可学习的记忆模块。
简介:EeSen、FSMN、CLDNN、BERT、Transformer-XL…你都掌握了吗?一文总结语音识别必备经典模型 二、神经声学模型 1、EeSen Eesen框架简化了构建最优ASR系统的流程。声学建模包括使用RNN学习预测上下文无关目标(音素或字符),为了消除对预先生成的帧标签的需求,本文采用了CTC目标函数来推断语音和标签序列之间的对齐方式。Ees...
实现语音唤醒 FSMN 网络(PyTorch) 在当今的机器学习领域,语音唤醒系统越来越受欢迎。本文将指导你如何使用 PyTorch 实现一个 FSMN(Funnel-shaped Time Delay Neural Network)模型来实现语音唤醒。我们将通过一个清晰的流程图和代码示例,使你更容易理解每一步的实现。 流程概述 在开始之前,让我们先看一下实现语音唤醒...
FSMN and RNN FSMN模型类似于高阶FIR滤波器,而RNN相当于一阶IIR滤波器。 IIR-filter-like RNNs需要靠时间的反向传播(back-propagation through time(BPTT)),有更大的计算复杂度,易导致梯度消失与梯度爆炸; FIR-filter-like FSMNs用标准的反向传播,有着更有效并稳定的训练与学习。 Implement FSMN for language mo...
在FSMN 的基础之上,陆陆续续又出现了 cFSMN、DFSMN、pyramidal-FSMN 等 FSMN 的变种。 (1)cFSMN:Compact Feedforward Sequential Memory Networks for Large Vocabulary Continuous Speech Recognition (2)DFSMN:Deep-FSMN for Large Vocabulary Continuous Speech Recognition (3)pyramidal-FSMN:A novel pyramidal-FSMN...
观察图(a),可以发现,在隐藏层的旁边,FSMN挂了一个记忆模块Memory Block,记忆模块的作用与LSTM门结构类似,可以用来记住t时刻输入信息的相邻时刻序列的信息。 根据记忆模块编码方式的区别,FSMN又可以分为sFSMN和vFSMN,前者代表以标量系数编码,后者代表以向量系数编码。 如图(b)的结构,以记住前N个时刻信息为例,其计算...
开源地址https://modelscope.cn/models/iic/speech_fsmn_vad_zh-cn-8k-common 授权协议Apache License 2.0 作品详情 FSMN-Monophone VAD 模型介绍 Highlight 8k中文通用VAD模型:可用于检测长语音片段中有效语音的起止时间点。 基于Paraformer-large长音频模型场景的使用 ...