label_length = Input(name='label_length', shape=[1], dtype='int64') loss_out = Lambda(ctc_lambda_func, output_shape=(1,), name='ctc')([y_pred, labels, input_length, label_length]) model = Model(inputs=[input, labels, input_length, label_length], outputs=[loss_out]) sgd = ...
ctc_batch_cost(labels, y_pred, input_length, label_length) 模型结构 我们的模型结构是这样设计的,首先通过卷积神经网络去识别特征,然后经过一个全连接降维,再按水平顺序输入到一种特殊的循环神经网络,叫 GRU,它具有一些特殊的性质,为什么用 GRU 而不用 LSTM 呢?总的来说就是它的效果比 LSTM 好,所以我们...
参考博文: 直觉理解LSTM和GRU 第一部分: LSTM LSTM的结构 LSTM的原理 LSTM单元之间传递两个信息, c和h Ct−1C_{t-1}Ct−1 到 CtC_tCt, 先遗忘一部分信息, 然后再加上新学到的一部分信息 ftf_tft控制哪些需要忘掉, C~t\tilde{C}_tC~t用于生成新信息, iti_tit控制哪些新信息...
CTC-GRU模型梅尔倒谱系数长沙话方言识别词错率为了识别大词汇量下连续长沙话方言语音,提出了基于CTC算法的门控线性单元神经网络模型.先通过梅尔倒谱系数提取语音的特征参数,再把提取的特征参数输入门控线性单元神经网络,用CTC算法进行训练优化,得到输入序列整个的预测标签.最后在自建的长沙话方言语料库上,以词错率作为评...
主要的技术方向有三个,第一,CTC;第二,基于 RNN 的带注意力机制的编解码模型;第三,也是今年 Interspeech 新出现的,基于 self-attention 的无 RNN 结构的编解码模型。 其实除了 Interspeech 接收的这篇 Oral 论文,快手还有很多不同方向的研究,包括计算机视觉、自然语言处理和情感计算等等。因为快手平台每天都有大量...
介绍一种基于门控循环单元GRU和连接时序分类CTC混合模型的语音识别方法.GRU作为一种LSTM网络的变形,在结构上比LSTM要简单,效率也更高,而CTC在帧预测上的方便与高效也让识别效果有不小的提升,从实验对比结果来看,结合CTC的GRU模型不仅比传统的GMM-HMM模型正确率要高,与结合CTC的LSTM模型相比正确率和效率也有不小的...
在这个问题中,细胞状态可能包含当前...{t}}Ct~加入的程度, 这一步我们真正实现了移除哪些旧的信息(比如一句话中上一句的主语),增加哪些新信息,最后得到了本细胞的状态 CtC_{t}Ct。 输出层门:输出(隐藏状态) 最后,我们要决 RNN ,o,f,g,ht,cti,o,f,g,h_t,c_ti,o,f,g,ht,ct(输入+输出+遗忘...
CNN+GRU+CTC不定长中文识别模型训练和测试藏不**喜欢 上传74.71 MB 文件格式 gz 人工智能 深度学习 Keras训练CNN+GRU+CTC不定长中文识别模型工程代码,含模型文件 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:9 积分 电信网络下载 国际会计师CACFO-AIA资格考试试题(2011年度).doc 2025-03-24 15:06:36 积分:1 ...
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1. 在训练模型之前,我们可以看一下未经过训练的模型语音识别出的内容。 AI检测代码解析 // 使用memo加载进来中文预训练模型,并将其实例化 qua=nemo_asr.models.EncDecCTCModel.restore_from("stt_zh_quartznet15x5.nemo") // 第一次调用transcribe函数测试预训练模型识别效果 ...