未来,研究员们将继续研究基于 Transformer 的语音识别模型,力争进一步降低解码的运算消耗,在0延时的场景下,让 Transformer 模型可以与 RNN 模型达到相同的解码速度。 更多技术细节,详见论文:Developing Real-time Streaming Transformer Transducer for Speech Recognition on Large-scale Dataset 论文链接:https://arxiv.or...
Conformer 模块由四个模块堆叠在一起组成,即前馈模块、自注意力模块、卷积模块和最后的第二前馈模块。实验对比,在 Conformer 架构中使用单个前馈模块相比,拥有两个前馈层将注意力和卷积模块夹在中间效果更好。在 self-attention 模块之后堆叠的卷积模块最适合语音识别。 3.1 Muti-Headed Self-Attention 模块 这种self-a...
【语音识别】Squeezeformer: An Efficient Transformer for Automatic Speech Recognition 冬色 7 人赞同了该文章 简介 混合attention-convolution结构的Conformer模块能够捕获局部和全局特征,目前已经成为各种语音任务的主干网络。经过对Conformer的仔细分析,该文提出Squeezeformer结构,宏观上: 提出了时序U-Net结构,减少多头...
然后，导入 Pipeline 类并选择任务和模型。fromtransformersimportpipelineasr=pipeline("automatic-speech-recognition",model="facebook/wav2vec2-base-960h")print(asr(example["audio"]["example"])) # example is one example from the dataset 输出是：{'text': 'I WOULD LIKE TO PAY MY ELECTRICITY BILL ...
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 作为网络在自动语言识别中获得不错的效果，但是都有其局限性。transformer 不擅长提取细粒度的局部特征。CNN 网络能捕捉到边缘的线条和形状等特征，但是要捕捉...
题目:Improving generalization of transformer for speech recognition with parallel schedule sampling and relative positional embedding 链接:https://arxiv.org/pdf/1911.00203.pdf 摘要: 与RNN的顺序操作相比,可以在训练中获得更快的迭代速度。Transformer的深层的性能优于基于RNN的AED。但是,这种并行化使得很难应用计...
al, The SpeechTransformer for Large-scale Mandarin Chinese Speech Recognition. ICASSP 2019. [13] A. Gulati et al, Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition, arXiv:2005.08100v1 (2020). [14] https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples/tree/master/FasterTransformer ...
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...
an wavelet transformer for automatic speech recognition(WTASR)of Indian language is proposed.The speech signals suffer from the problem of high and low frequency over different times due to variation in speech of the speaker.Thus,wavelets enable the network to analyze the signal in multiscale.The...
更多技术细节,详见论文:Developing Real-time Streaming Transformer Transducer for Speech Recognition on Large-scale Dataset 论文链接:https://arxiv.org/abs/2010.11395 发表于:2021-01-07 原文链接:https://kuaibao.qq.com/s/20210107A0DHDQ00?refer=cp_1026 ...