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,这句话中的音素分类也简化成对应的字母(与真实因素的训练过程原理一致)。计算过程如下图所示: 提取WAV文件中特征 首先读者肯定会有疑问?什么是WAV文件?笔者在此简单的介绍一下,WAV格式是微软公司开发的一
- 引入注意力机制:在LSTM模型中加入注意力机制,使模型能够自动聚焦于语音中的关键信息,而不受语速变化的过多干扰。注意力机制可以帮助模型在不同语速下更好地捕捉语音的重要特征,提高识别准确率。 - 双向LSTM:采用双向LSTM结构,它可以同时从正向和反向对语音序列进行建模,更好地利用语音的上下文信息。对于不同语速的...
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,这句话中的音素分类也简化成对应的字母(与真实因素的训练过程原理一致)。计算过程如下图所示: 提取WAV文件中特征 首先读者肯定会有疑问?什么是WAV文件?笔者在此简单的介绍一下,WAV格式是...
本文将分 3 期进行连载,共介绍17个在语音识别任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第1 期:NNLM、RNNLM、LSTM-RNNLM、Bi-lstm、Bi-RNN+Attention、GPT-1 第2 期:Bert、Transformer-XL、EeSen、FSMN、CLDNN、highway LSTM 第3 期:Attention-lvcsr、residual LSTM、CTC/Attention、Transfomer-Transducer、Conformer 您正在...
Speech Recognition using LSTM and CTC, Mohammad Gowayyed, Tiancheng Zhao, Florian Metze.webm
这是语音识别在工业上的创新应用,核心在于:百度发现对于单向固定边界LSTM建模之后,继续引入CTC训练,可以通过引入CTC训练的空白自适应的实现Target Delay,从而实现对单向LSTM模型对其右边的Context的精准建模。同时百度对汉语语言的音节,声韵母,音素和状态等多种汉语特有的语音学单元进行深入分析,提出汉语声韵母整体建模的汉语...
端到端问题需要强制对齐后才能进行训练,人工对齐所需的时间开销巨大,基于联结主义时序分类器(CTC)的解决方法。实验结果表明,基于DNN-LSTM端到端语音识别在thchs30上的错词率为4%。最后将此识别系统为核心实现自动添加字幕,减小制作视频周期。 一、绪论 1.1语音识别的意义 人类能够走向文明社会,在于人类在生存竞争中学...
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] ...
一、端到端语音识别系统 Deep Speech系列(如百度、微软): 采用LSTM与CTC(Connectionist Temporal Classification)结合,直接学习音频频谱(如MFCC或梅尔谱)到文本的映射。 例:百度Deep Speech 2使用双向LSTM堆叠结构,在噪声环境下实现高鲁棒性识别。 混合模型应用: ...
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] ...