针对上述问题,本文提出一个层次化的高效Transformer结构来对语音信号进行建模,记作SpeechFormer。SpeechFormer的设计考虑了语音的结构特性,可以作为认知性语音信号处理的通用架构。仿照语音信号的层次化结构,SpeechFormer由frame(帧)、phoneme(音素)、word(字)和utterance(句子)阶段依次组成。每个阶段根据语音的结构特性只在相...
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...
论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8682586 代码链接:https://github.com/kaituoxu/Speech-Transformer 思想: 在speech transformer 的基础上进行三点改进: 1.降低帧率 2.计划采样 3.焦点损失 模型整体框架采用的即是transformer的encoder-decoder形式, m-attention —— ffn —...
语音识别算法阅读之speechTransformer 论文: SPEECH-TRANSFORMER: A NO-RECURRENCE SEQUENCE-TO-SEQUENCE MODELFOR SPEECH RECOGNITION 思路: 1)整体采用seq2seq的encoder和decoder架构; 2)借助transformer对文本位置信息进行学习; 3)相对于RNN,transformer可并行化训练,加速了训练过程; 4)论文提出了2D-attention结构,能够对...
Speech-Transformer 论文: SPEECH-TRANSFORMER: A NO-RECURRENCE SEQUENCE-TO-SEQUENCE MODELFOR SPEECH RECOGNITION 论文链接: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8462506 1. 思路: 1)整体采用seq2seq的encoder和decoder架构; 2)借助transformer对文本位置信息进行学习;...
论文:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8462506 代码:https://github.com/ZhengkunTian/OpenTransformer 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...
per-nets 的工作是将输入文本或语音转换为 Transformer 使用的隐藏表示。post-nets 从 Transformer 获取输出并将它们再次转换为文本或语音。 下图展示了 SpeechT5 的架构 (摘自原始论文)。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2110.07205 SpeechT5 architecture diagram 在预训练期间,同时使用所有的 per-nets 和 post...
Transformer 模型擅长捕捉基于内容的全局交互，而 CNN 有效地利用了局部特征。本研究探讨了如何结合 Transformer 和 CNN 学习音频序列的局部和全局依赖关系。提出了 Conformer。Conformer 显著优于之前的基于 Transformer 和 CNN 的模型。在 LibriSpeech 数据集上，达到了 sota。之前有 transformer 和 cnn 作为...
好吧我又来更新sota 论文了 这个是多模态情感分析的sota 而且和第二名相差很大。 摘要 多模态语言分析是NLP的一个新兴领域,旨在同时建模说话人的单词语义、语音和面部表情。在这方面,语义通常优于其他模态,因为它们是通过基于Transformer的模型在大型语料库上预先训练的。
中文解读 Swin-Transformer ICCV2021 最佳论文 ranchlai 1.1万 23 Nvidia的灵魂人物,没有黄仁勋就没有CUDA,甚至可以说就不会出现出现chat GPT,不会出现现在人工智能的百花齐放。 成长档案_theway 2957 2 self-attention自注意力机制图解和Numpy简单演示 ranchlai 9127 22 [论文解读] MaskFormer: per-pixel class...