基于CE 预训练的 RNN-T 模型,一般情况下都会优于基于 CTC 初始化。但是基于 HMM 的 Alignment 流程上又比较繁琐,字节跳动的 HMM-Free 的预训练(CTC simulate soft aligment)看起来在训练流程的简洁性,以及识别效果和延迟性上都有着不错的收益。HMM-Free Encoder Pre-Training for Streaming RNN Transducer:链接...
A、HMM B、RNN C、LSTM D、CNN 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 串是由零个或多个字符组成的有限序列。 () A. 对 B. 错 点击查看答案手机看题 单项选择题 确定混合动力汽车参数后,需要进行整车参数匹配校验。 A、正确 B、错误 点击查看答案手机看题 单项选择题 Usually, Russians ...
百度试题 题目语音识别采取的经典声学模型是( )。 A.HMMB.GMMC.DNND.RNN相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
本文提出了TopicRNN,这是一个基于循环神经网络(RNN)的语言模型,旨在通过潜在主题直接捕获文档中与单词相关的全局语义。由于RNN的顺序结构特点,其擅长捕获单词序列的局部结构(包括语义和句法),但可能难以记住长期依赖关系。直观上,这些远程依赖关系具有语义性质。相反,潜在主题模型(latent topic models)能够捕获文档的全局基...
该模型集成了网络神经网络和潜在主题模型的优点:利用网络神经网络捕获局部(句法)依赖,利用潜在主题捕获全局(语义)依赖。与之前的上下文RNN语言建模不同,我们的模型是端到端学习的。在词汇预测方面的经验结果表明,TopicRNN的性能优于已有的上下文RNN基线。此外,TopicRNN还可以用作文档的无监督特性提取器。我们这样做是为了...
该模型集成了网络神经网络和潜在主题模型的优点:利用网络神经网络捕获局部(句法)依赖,利用潜在主题捕获全局(语义)依赖。与之前的上下文RNN语言建模不同,我们的模型是端到端学习的。在词汇预测方面的经验结果表明,TopicRNN的性能优于已有的上下文RNN基线。此外,TopicRNN还可以用作文档的无监督特性提取器。我们这样做是为了...