在speechTransformer基础上进行一系列的改进,1)低帧率,提升计算效率;2)decoder输入采样减少训练和预测偏差,以一定概率决定是否采样前一时刻预测输出作为输入;3)Focal Loss,缓解字符类别之间的数据不均衡问题;实验结果表明,三者均可以对模型效果带来提升,相比于speechTransformer提升幅度在10.8%～26.1%;相比于TDNN-LSTM混合系...
Speech Transformer - ASR应用 Transformer是首先是在神经机器翻译任务中提出,然后逐渐成为了自然语言处理领域的主流模型,之后又在许多领域证明了其强大的性能。 Attention is all you need这篇论文首先提出了Transformer结构,完全基于Attention mechanism,抛弃了传统的RNN和CNN,是一种全新的大胆的尝试。 近期在视觉领域又广...
模型: speech-transformer 整体采用encoder和decoder结构,其中encoder和decoder的主要模块都是multi-head attention和feed-forward network;此外,encoder为更好的对时域和空域不变性建模,还额外添加了conv结构和2D-attention conv:encoder采用了两层3*3,stride=2的conv,对时域和频域进行卷积,一方面提升模型学习时域信息能力;...
2.模型: speech-transformer 整体采用encoder和decoder结构,其中encoder和decoder的主要模块都是multi-head attention和feed-forward network;此外,encoder为更好的对时域和空域不变性建模,还额外添加了conv结构和2D-attention conv:encoder采用了两层3*3,stride=2的conv,对时域和频域进行卷积,一方面提升模型学习时域信息能...
我们采用SGD优化器来优化模型。原始Transformer使用的层数是12。对于SpeechFormer,我们使用了两种具有不同参数量的配置,分别为SpeechFormer-S和SpeechFormer-B。它们的超参数分别为:其中,Ni为第i个阶段中的层数。 3.3 Experimental results and analysis 3.3.1 Comparison to the baseline framework...
SpeechT5 是一个基于 Transformer 架构的深度学习模型,专门为语音处理任务而设计。它结合了语音合成(TTS)和语音识别(ASR)的功能,使得在同一模型中同时进行语音到文本的转换和文本到语音的转换成为可能。二、SpeechT5 工作原理SpeechT5 的核心是 Transformer 架构,它由多个自注意力机制和跨注意力机制组成。在语音合成...
在speechTransformer基础上进行一系列的改进,1)低帧率,提升计算效率;2)计划采样减少训练和预测偏差,以一定概率决定是否采样前一时刻预测输出作为输入;3)Focal Loss,缓解字符类别之间的数据不均衡问题;实验结果表明,三者均可以对模型效果带来提升,相比于speechTransformer提升幅度在10.8%～26.1%;相比于TDNN-LSTM混合系统提升...
利用transformer模型来实现语音识别系统. Contribute to lyj157175/Speech-transformer development by creating an account on GitHub.
SpeechT5 背后的主要思想是在文本到语音、语音到文本、文本到文本和语音到语音数据的混合体上预训练单个模型。这样,模型可以同时从文本和语音中学习。这种预训练方法的结果是一个模型,该模型具有由文本和语音共享的隐藏表示的 统一空间。 SpeechT5 的核心是一个常规的 Transformer 编码器 - 解码器 模型。就像任何其他...
语音部分:基于680000小时音频数据进行训练,包含英文、其他语言转英文、非英文等多种语言。将音频数据转换成梅尔频谱图,再经过两个卷积层后送入 Transformer 模型。 文本部分:文本token包含3类:special tokens(标记tokens)、text tokens(文本tokens)、timestamp tokens(时间戳),基于标记tokens控制文本的开始和结束,基于time...