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...
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...
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。
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 Blog ai.googleblog.com/2019/。 LAS LAS,全称Listen Attend and Spell,与CTC/RNN-T思路不同,它利用了attention机制来进行有效的alignment。关于attention机制可...
模型中的decoder是另外一个RNN,它的主要作用是生成输出序列中的y; 它不像传统的RNN只接收 hidden state 和 ,还增加了encoder的hidden state输出c。因此,decoder在时间步t的 hidden state为: 相应的,t时间步y的输出为: 其中f和g是激活函数。 编码器-解码器经过联合训练,以最大限度地提高条件概率 ...
rnnt声学模型代码 什么是声学模型 GMM-HMM声学模型实例详解 GMM-HMM为经典的声学模型,基于深度神经网络的语音识别技术,其实就是神经网络代替了GMM来对HMM的观察概率进行建模,建模解码等识别流程的格个模块仍然沿用经典的语音识别技术 接下来我将从GMM、最大似然估计到EM算法实例,再到最后使用一段语音介绍GMM-HMM声学...
RWKV-RNN-T语音识别声学模型在实时语音识别中的优势主要包括：1.低延迟：RWKV是一种线性attention模型，...
--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/...
我竟然半天学会了6大深度学习经典神经网络模型!CNN/RNN/GAN/GNN/T 我竟然半天学会了6大深度学习经典神经网络模型
T个token输入可以产生T个空集 RNN也可以是一个重新训练的模型像这样 RNN-T与CTC有相同的问题就在于不知道什么时候产生\phi。同样跟CTC一样他会穷举所有的可能输出结果的标签。 Neural Transducer 相当于RNN-T加Attention,为了考虑更多值的影响在输入端加入attention,但是attention是固定长度的。如下图 ...