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。
近几年的端到端语音识别受到更多人的关注,具有代表性的系统为RNN-T。边缘设备的爆炸式增长,增加在边缘设备上运行端到端语音识别系统的需求,因此本文主要研究在不牺牲系统性能情况下,优化RNN-T的decoder的大小。 2 详细设计 RNN-T架构如图1所示,主要由三部分组成:encoder,predicition network (PN)和 joint...
rnnt encoder视野 total deviation视野 机器视觉的集成和设计面临各种来自硬件、软件和电子方面问题的挑战,如果忽视光学性能规格,不了解如何评估光学器件,用户挑选合适的机器视觉镜头将会面临挑战。通过了解10项镜头规格,可以帮助集成商和用户挑选镜头,来优化或评估各自系统的性能。 视觉系统光学性能的4项最基本参数是视野(f...
【论文+代码(c++):基于RNN/CTC/WFST的End-to-End语音识别组件Eesen】《EESEN: End-to-End Speech Recognition using Deep RNN Models and WFST-based Decoding》Y Miao, M Gowayyed, F Metze (2015) http://t.cn/...
lentTe = len(ts_data)for i in range(timmp, lenhTe): X_st.append(tst_aa[i-tmStap:i]) y_tt.append(tesata[i])X_tet=np.array(X_ts)ytes=np.array(y_tt) X_st.shape Xtrn.shape # 序列的样本 X_trn[0], yran[0] 为股票价格预测设计 RNN 模型 ...
LSTM-迄今影响最大的深度学习模型 | - LSTM论文的引用率在计算机领域,全网最高 - 基于同样诞生于1997年的RNN,稍晚于 Yann LeCun 的 1998 CNN - 和后馈传播、CNN一起,并称深度学习三大基石 - 完全碾压金融领域传统使用的 ARIMA 等时间序列模型 -在 NLP 如机器翻译领域,大杀四方 ...
https://t.co/Qd1jDjmoFe - ReMamba:研究了Mamba模型的长上下文能力和效率。长上下文缺陷问题是由于Mamba的类似RNN的性质;它通过以下压缩策略压缩信息实现:在第一次前向传递期间的前k个隐藏状态,并利用Mamba的选择机制在第二次前向传递期间将它们合并到状态空间中。在LongBench上实现了3.2的改进,并在L-Eval上...
本文主要研究以上三种错误对端到端的语音识别模型RNN-T的影响程度以及各种减缓错误的影响策略。 2 实验设计和对比方案 1) 错误类型 删除deletion , 插入insertion 和替换substitution。 2) 训练错误数据 制造deletion , insertion 和substitution占比1.0%,2.0%和6.0%数据。其中table 1展示LER和SER的关系。 3...
1.论文想要解决的问题 流式E2E speech recognize engine为了提升用户体验,会取engine的中间结果(partial result)上屏显示,但由于streaming E2E模型chunk截取点不一定能覆盖单词完整发音的特点,以及提升streaming E2E模型准确率的一些适配on-device应用场景的训练技巧会加剧中间结果与最终结果的不一致现象,即下文所说的Instabi...