model = Model(inputs=[input, labels, input_length, label_length], outputs=[loss_out]) sgd = SGD(lr=0.001, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True, clipnorm=5)#model.compile(loss={'ctc': lambda y_true, y_pred: y_pred}, optimizer='adadelta')model.compile(loss={'ctc':lambday_t...
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...
(warp-ctc) 那么在 Keras 里面,CTC Loss 已经内置了,我们直接定义这样一个函数,即可实现 CTC Loss,由于我们使用的是循环神经网络,所以默认丢掉前面两个输出,因为它们通常无意义,且会影响模型的输出。 y_pred 是模型的输出,是按顺序输出的37个字符的概率,因为我们这里用到了循环神经网络,所以需要一个空白字符的...
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。 // 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 result = qua.transcribe(paths2audio_files=["test...
模型 一共分为3个网络 文本方向检测网络-Classify(vgg16) 文本区域检测网络-CTPN(CNN+RNN) EndToEnd文本识别网络-CRNN(CNN+GRU/LSTM+CTC) 文字方向检测-vgg分类 基于图像分类,在VGG16模型的基础上,训练0、90、180、270度检测的分类模型. 详细代码参考angle/predict.py文件,训练图片8000张,准确率88.23% 模型...
#Keras 的 CTC loss函数:位于 https:///fchollet/keras/blob/master/keras/backend/tensorflow_backend.py文件中,内容如下: importtensorflowastf fromtensorflow.python.opsimportctc_opsasctc defctc_batch_cost(y_true,y_pred,input_length,label_length): ...
pythonocrtheanodeep-learningneural-networkcaptcharecurrent-neural-networkslstmgruspeech-recognitionrnnspeech-to-textctcctc-lossrnn-ctc UpdatedJul 26, 2016 Python OpenTextClassification is all you need for text classification! Open text classification for everyone, enjoy your NLP journey! 这可能是目前为止最...
image_ocr代码:DL之CNN:利用CNN(keras, CTC loss, {image_ocr})算法实现OCR光学字符识别 https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/90239954 #DL之CNN:基于CNN-RNN(GRU,2)算法(keras+tensorflow)实现不定长文本识别 #Keras 的 CTC loss函数:位于https://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras...
循环神经网络 (Recurrent Neural Network,RNN) 是一类具有短期记忆能力的神经网络,因而常用于序列建模。本篇先总结 RNN 的基本概念,以及其训练中时常遇到梯度爆炸和梯度消失问题,再引出 RNN 的两个主流变种 —— LSTM 和 GRU。 Vanilla RNN Vani
语音识别和生成: 语音识别:深度学习,尤其是循环神经网络和连接时序分类(CTC)损失函数,显著提高了语音到文本转换的准确性。 59610 推荐| 从OpenCV到Pytorch完整的视频教程 不光需要掌握深度学习常见的视觉模型的结构与训练框架如pytorch/tensorflow等,还需要精通传统的图象处理库-典型就是OpenCV,还得会模型得转换、量化与...