翻译解码器：负责将表示解码得到译⽂，和普通翻译任务⼀样，使⽤Transformer decoder作为解码器。整体再使⽤交叉熵（cross-entropy loss）进⾏训练（对应图中的Translation loss）。LUT使⽤了三项loss进⾏监督，为了更好收敛，该⽂设计了先优化CTC loss+distance loss，再优化所有loss的训练策略。该训练策略...
这⾥增加了⼀个额外的Connectionist Temporal Classification (CTC) loss,⽬的是使其和转写⽂本对⻬(对应图中的CTC loss)。 语义编码器:声学表示再次通过语义编码器,仍然是⼀个Transformer encoder,通过额外的attention层和average pooling操作得到句⼦语义表示。 这⾥增加了⼀个额外的MSE loss,将其和直...
这⾥增加了⼀个额外的Connectionist Temporal Classification (CTC) loss,⽬的是使其和转写⽂本对⻬(对应图中的CTC loss)。 语义编码器:声学表示再次通过语义编码器,仍然是⼀个Transformer encoder,通过额外的attention层和average pooling操作得到句⼦语义表示。 这⾥增加了⼀个额外的MSE loss,将其和直...
你所说的的Transformer-CTC应该是指在Transformer结构中对encoder的输出使用CTC loss进行joint training，使...
车牌号的序列识别,直接使用程序生成的车牌图片训练,并佐以适当的图像增强手段。模型的训练直接采用端到端的训练方式,输入图片,直接输出车牌号序列,损失采用CTCLoss。 一、网络模型 1、车牌的侦测网络模型: 网络代码定义如下: 该网络,相当于直接...
TCN-Transformer-CTC的端到端语音识别 收稿日期：２０２１ ０８ １４；修回日期：２０２１ １０ ０８ 基金项目：国家自然科学基金面上项目（６１６７２２６３）作者简介：谢旭康（１９９８ ），男，湖南邵阳人，硕士研究生，主要研究方向为语音识别、机器学习等；陈戈（１９９６ ），女，河南信阳人，硕士研究生，主要...
这样的设计让序列中的每一个位置都可以在生成过程中看到周围位置的生成信息,而不是像自回归模型中只能获取前向的信息。此外,模型的优化基于CTC损失函数,将loss信号均匀分布在可能的序列排布上。不同于交叉墒对每个位置token施加优化信号,这样的损失函数加强了序列全局的关联。
首先,EncPre(.)使用具有256个通道、步幅为2和卷积核大小为 3 的两层CNN或类似于VGG的最大池化[21],将源序列 转换为一个子采 样序列 。这里, 是CNN输出序列的长度。这个CNN对应于方程 (1) 中的 EncPre 。然后,EncBody 将 转换为一系列编码特征 ,用于CTC和解码器网络。
DFSMN-T:结合强语言模型Transformer的中文语音识别 2022589在语音识别发展领域，研究学者们致力于将语音信息尽量完整准确地转化成文本信息。语音识别的关键在于声学模型和语言模型两部分。在深度学习兴起应用到语音识别领域之前，声学模型已经有了非常成熟的模型体系，并且也有了被成功应用到实际系统中的案例。比如经典的高斯...
loss loss [0017]训练过程中使loss下降曲线收敛到平稳, 结束训练, 得到最终模型; [0018]步骤三、利用训练接对TCN‑Transformer‑CTC模型进行训练, 使用训练好的对TCN‑Transformer‑CTC模型对验证集进行验证, 实现端到端中文语音识别。 [0019]进一步地, 80维Fbank特征表示为(batch,max_len,feat_dim); 其中...