1. rnn-t产生token的过程 rnn-t decoder:给一个输入h,输出多个字符 直到输出空字符Φ。接着输入下一个MCCC特征 实际会在输出字符的后面会 加一个 RNN(最上面的蓝色块)。把原来的RNN剔除(中间黄色块)。 原因:1. 增加的RNN相当于一个语言模型LM,可以提前从text中训练。2. 方便RNN-T的训练,因蓝色LM-RNN其...
在降低显存开销方面,Alignment Restricted RNN-T (Ar-RNN-T)[2] 和Pruned RNN-T [3] 均表明可以通过限制RNN-T loss前后向计算在lattice上的可行路径来降低显存开销;在降低发射延迟方面,一些研究表明可以通过引入额外的对齐信息(通常来自一个传统HMM模型)对RNN-T的高延迟路径施加惩罚,来达到减小RNN-T延迟的目的。
RNN-T 模型最后一层的输出是一个 4-D 的 tensor,维度是(N, T, U, C), 其中 N: batch size。数值大小: 一般是几十 T: encoder 的输出帧数。数值大小:一般是好几百。 这里T 可理解为输入的feature帧数,实际可能是做了降采样后的帧数T U: decoder 的输出帧数。数值大小:几十至上百。 RNN-T输入一帧...
,这里注意:输入序列长度T和输出序列长度T’可能是不同的。 其中的encoder是RNN,作用是顺序的读取输入序列x中的每个符号;根据RNN原理当读取每个符号的时候RNN的hidden state都会不同;当读取到序列的最后一个符号的时候,认为RNN的hidden state这时已经包含了整个输入序列的特征。 模型中的decoder是另外一个RNN,它的主要...
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--checkpoint /home/lsj/zdb/biye/wenet/examples/aishell/rnnt/exp/baseline/avg_4.pt --output_file /home/lsj/zdb/biye/wenet/examples/aishell/rnnt/exp/baseline/final.zip --output_quant_file /home/lsj/zdb/biye/wenet/examples/aishell/rnnt/exp/baseline/final_quant.zip 报错结果为: /home/lsj/...
内容提示:书 书第 11卷第2期Vol.11No.2 智能计算机与应用IntelligentComputerandApplications 2021年2月 Feb.2021 文章编号:2095-2163(2021)02-0169-05 中图分类号:TP183 文献标志码:A一种 RNN-T与BERT 相结合的端到端语音识别模型郭家兴,韩纪庆(哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院,哈尔滨 150001)摘要:端到...
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...
您可以通过访问Modelscope社区的体验地址来体验通义语音实验室的RWKV-RNN-T语音识别声学模型,具体链接为...
相较于传统模型,RNN-T模型训练较快,模型也较小,并且能够有可比拟的准确率,最近谷歌也是将该模型压缩后deploy到了语音输入Gboard上,详情可参见Google AI Bloghttps://ai.googleblog.com/2019/03/an-all-neural-on-device-speech.html。 LAS LAS,全称Listen Attend and Spell,与CTC/RNN-T思路不同,它利用了atten...