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...
首先采用长短时记忆单元替换递归神经网络隐含层中的神经元,避免梯度消失问题.其次将LSTM RNNLM应用在二次解码过程中.在语音解码时,递归神经网络语言模型使Lattice的扩展次数过多,导致搜索空间太大而影响搜索速度,因此Lattice不适宜引入高级语言模型进行重打分.相比之下,N-best的线性结构更适合引入包含长距离信息的模型,因...
3、 LSTM-RNNLM 前馈网络仅利用固定的上下文长度来预测下一个序列词,且训练难度大。LSTM-RNNLM引入长期短期记忆神经网络架构解决了这些问题:修改了网络结构,以避免梯度消失问题,而令训练算法保持不变。具体的,重新设计了神经网络的单元,使其相应的缩放系数固定为1。从这个设计目标中得到的新单元类型在学习能力上相当有限。
LSTM-RNNLM引入长期短期记忆神经网络架构解决了这些问题:修改了网络结构,以避免梯度消失问题,而令训练算法保持不变。具体的,重新设计了神经网络的单元,使其相应的缩放系数固定为1。从这个设计目标中得到的新单元类型在学习能力上相当有限。进一步,引入门控单元以提升其学习能力。最终得到的神经单元如图3所示。 图3. 带...
LSTM 递归神经网络 语言模型 N-best重打分 摘要: 首先采用长短时记忆单元替换递归神经网络隐含层中的神经元,避免梯度消失问题.其次将LSTM RNNLM应用在二次解码过程中.在语音解码时,递归神经网络语言模型使Lattice的扩展次数过多,导致搜索空间太大而影响搜索速度,因此Lattice不适宜引入高级语言模型进行重打分.相比之下,...
3、 LSTM-RNNLM 前馈网络仅利用固定的上下文长度来预测下一个序列词,且训练难度大。LSTM-RNNLM引入长期短期记忆神经网络架构解决了这些问题:修改了网络结构,以避免梯度消失问题,而令训练算法保持不变。具体的,重新设计了神经网络的单元,使其相应的缩放系数固定为1。从这个设计目标中得到的新单元类型在学习能力上相当有...