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其与
RNNT语音识别模型具有流式识别出字自然流畅的特点,并且具有良好的识别效果,近年来受到研究者的青睐。然而,RNNT模型训练过程中,需要消耗大量的计算与GPU内存资源。与此同时,RNNT为了获得更好的识别效果,往往会搜索更多的上下文,进而导致识别出字延迟较高。 为了解决上述问题,我们设计了一种低延迟和低内存消耗的RNNT模...
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...
而RNN-T则在CTC模型的Encoder基础上,又加入了将之前的输出作为输入的一个RNN,称为Prediction Network,再将其输出的隐藏向量p_u与encoder得到的h^{enc}放到一个joint network中,得到输出logit再将其传到softmax layer得到对应的class的概率。
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...
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 ...
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是的，modelscope-funasr的RWKV-RNNT模型支持fine-tuning。您可以在ModelScope平台上获取到相关模型并...
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
1.气象海洋预测-模型建立之TCNN+RNN 本次任务我们将学习来自TOP选手“swg-lhl”的冠军建模方案,该方案中采用的模型是TCNN+RNN。 在Task3中我们学习了CNN+LSTM模型,但是LSTM层的参数量较大,这就带来以下问题:一是参数量大的模型在数据量小的情况下容易过拟合;二是为了尽量避免过拟合,在有限的数据集下我们无法构...