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。
语音识别(ASR)论文优选:Tied & Reduced RNN-T Decoder 声明:平时看些文章做些笔记分享出来,文章中难免存在错误的地方,还望大家海涵。平时搜集一些资料,方便查阅学习:http://yqli.tech/page/speech.html。如转载,请标明出处。欢迎关注微信… 李永强发表于AI语音 使用LSTM进行端点检测 索罗格发表于语音算法组 使用Tens...
【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/...
创建序列 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 模型: LSTM GRU model.s...
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...
简介:INTERSPEECH2023论文解读|BAT一种低延迟低内存消耗的RNN-T模型 流式识别即实时语音识别技术,可以让用户在语音输入过程中即时获取识别结果,获得流畅自然的交流体验,在车机助手、实时字幕、电话语音转录等人机交互场景中扮演着重要角色。同时,流式识别也面临一些挑战,包括对低延迟的要求、处理不完整语音的准确性以及对...
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...