CTC通过引入一个特殊的空白标签,并在训练过程中自动学习对齐方式,从而解决这一问题。 1.3 LSTM+CTC实现 LSTM+CTC模型结合了LSTM的序列建模能力和CTC的对齐能力,适用于不定长文字识别。在实际应用中,首先需要将输入图像进行预处理,然后输入到LSTM网络中,最后通过CTC层输出识别结果。整个模型可以通过反向传播算法进行训练,...
该模型先将字符输入LSTM模型,使字符获得一个全局特征,再使用CNN提取局部特征,最后进行分类。 LSTM和CNN还有很多组合方式,近些年也产生了丰硕的研究成果,感兴趣的读者可自行查阅相关资料。 13.4CTC算法 除了在语音、文字这类天然具有时序特点的场景中可以使用LSTM模型,在图像分类任务中也可以使用LSTM模型。将图像的宽作为...
CTC(Connectionist Temporal Classification)是一种损失函数,用于训练序列到序列的模型。在LSTM+CTC模型中,输入是一系列特征图,输出是文本序列。模型通过训练,使得对于任意输入图像,都能够输出最可能的文本序列。二、CRNNCRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)是一种集成了CNN(卷积神经网络)和RNN的深度学习模型,专门...
解码过程对给定的音素序列和若干假设词序列计算声学模型和语言模型分数,将总体输出分数最高的序列作为识别的结果(这部分是比较复杂的,感兴趣的读者可以查阅相关资料)。 语音识别简单实现 本文通过一个简单的例子演示如何用tensorflow的LSTM+CTC完成一个端到端的语音识别,为了简化操作,本例子中的语音识别只训练一句话,这...
解决方法有两种:1)RNN+CTC;2)attention机制。 1、LSTM 为了实现对不定长文字的识别,就需要有一种能力更强的模型,该模型具有一定的记忆能力,能够按时序依次处理任意长度的信息,这种模型就是“循环神经网络”(Recurrent Neural Networks,简称RNN)。LSTM(Long Short Term Memory,长短期记忆网络)是一种特殊结构的RNN(...
1:基于CTC解码机制 CTC机制常用于文字识别系统,解决序列标注问题中输入标签与输出标签的对齐问题,通过映射韩叔叔将其转换为预测序列,无序数据对齐处理,减少了工作量,被广泛用于图像文本识别的损失函数计算,多用于网络参数的优化 解码是模型在做预测的过程中将LSTM输出的预测序列通过分类器转换为标签序列的过程,解码过程中...
音素是人发音的基本单位。对于英文,常用的音素是一套39个音素组成的集合。对于汉语,基本就是汉语拼音的生母和韵母组成的音素集合。本文例子中LSTM+CTC神经网络就是声学特征转换成音素这个阶段,该阶段的模型被称为声学模型。 音素转文本(语言模型+解码) 得到声音的音素序列后,就可以使用语言模型等解码技术将音素序列转换...
CTC全称Connectionist temporal classification,是一种常用在语音识别、文本识别等领域的算法,用来解决输入和输出序列长度不一、无法对齐的问题。在CRNN中,它实际上就是模型对应的损失函数。 传统监督学习算法面临的问题: 假设输入序列为x=[x1,x2,x3,…,xt],对应的输出序列y=[y1,y2,y3,…,yt] ...
1、LSTM+CTC 方法 (1)什么是LSTM 为了实现对不定长文字的识别,就需要有一种能力更强的模型,该模型具有一定的记忆能力,能够按时序依次处理任意长度的信息,这种模型就是“循环神经网络”(Recurrent Neural Networks,简称RNN)。 LSTM(Long Short Term Memory,长短期记忆网络)是一种特殊结构的RNN(循环神经网络),用于...
那这是我们工作的一个重要的核心价值,因为当LSTM做CTC训练的时候,整句的训练会差巨大的一个技术瓶颈。谷歌的模型很小,双向的模型只有300个节点,单向的模型只有500个节点。 我们双向的模型用到了1560的节点,我们单向的模型用到了2048个节点,这样的规模是适合工业界去大量产品使用的。这里我插一句,不是说数据小了就...