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...
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...
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...
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...
FSMN使用一组可学习的系数将回溯期(lookback window)内的past context编码为一个固定大小的表示。结果表示被计算为所有先前N个时间实例的隐藏激活的加权和,在图17(b)中显示为一个tapped-delay的结构。 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。对于...
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...
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...
2016年,在提出前馈型序列记忆网络FSMN (Feed-forward Sequential Memory Network) 的新框架后,科大讯飞又提出了一种名为深度全序列卷积神经网络(Deep Fully Convolutional Neural Network,DFCNN)的语音识别框架,使用大量的卷积层直接对整句语音信号进行建模,更好地表达了语音的长时相关性。DFCNN的结构如下图所示,它输入...
型号 FSMN-25-450-T50WA 价格说明 价格:商品在爱采购的展示标价,具体的成交价格可能因商品参加活动等情况发生变化,也可能随着购买数量不同或所选规格不同而发生变化,如用户与商家线下达成协议,以线下协议的结算价格为准,如用户在爱采购上完成线上购买,则最终以订单结算页价格为准。 抢购价:商品参与营销活动的...
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 ...