我们展示了w2v-BERT在广泛基准测试的LibriSpeech任务上的最新性能。 我们展示了w2v-BERT相对于基于conformer的wav2vec 2.0在真实世界识别任务(语音搜索)上的显著改进。 我们提供了一个分析,经验证明了对比学习对于在我们的框架中启用掩蔽预测的必要性。在我们的语音搜索实验中,我们还展示了掩蔽预测对于缓解对比学习中“...
w2v-BERT的想法是使用wav2vec 2.0中定义的对比性任务来获得有限的辨别性、离散性语音单元的清单,然后将它们作为掩蔽预测任务的目标,其方式类似于BERT中提出的掩蔽语言建模(MLM),用于学习语境化的语音表示。尽管掩蔽预测任务需要消费首先通过解决对比任务来学习的标记,但我们的实验表明,在实践中这两个目标可以同时得到...
W2V-BERT是一种基于预训练的音频和文本表示的语音识别方法。该方法通过将音频数据和文本数据在词级别上对齐,并利用Transformer架构进行联合建模,实现了音频和文本的双向转换。以下是对W2V-BERT的相关介绍: 方法原理:W2V-BERT首先将语音信号转化为文本表示(如词向量),并将其与预先训练好的音频表示(如声学模型)对齐。
莫烦喜欢化繁为简。内容覆盖BERT, GPT, Transformer, ELMo, Seq2Seq, Attention, W2V。 更多莫烦Python NLP教学:https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/nlp 教学代码:https://github.com/MorvanZhou/NLP-Tutorials 莫烦分享的原因:https://mofanpy.com/support 展开更多...
w2v-BERT是音频的表示学习。模型可用于优化语音识别。可以看作对w2v 2.0 的延展。 2 摘要 文中提出自监督的语音表示学习w2v-BERT,它结合了对比学习和Mask语言模型,前者使用模型将输入的连续语音信号离散化为一组有限的可辨别的语音标记;后面通过Mask方法生成结合上下文的语音表示。
莫烦喜欢化繁为简。内容覆盖BERT, GPT, Transformer, ELMo, Seq2Seq, Attention, W2V。 更多莫烦Python NLP教学:https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/nlp 教学代码:https://github.com/MorvanZhou/NLP-Tutorials 莫烦分享的原因:https://mofanpy.com/support 展开更多...
Motivated by the success of masked language modeling~(MLM) in pre-training natural language processing models, we propose w2v-BERT that explores MLM for self-supervised speech representation learning. w2v-BERT is a framework that combines contrastive learning and MLM, where the former trains the ...
6.4 BERT 双向语言模型 1597 播放裔琳芳 最大的挑战和突破在于用人。 收藏 下载 分享 手机看 登录后可发评论 评论沙发是我的～选集(11) 自动播放 [1] 1.1 课程目标 4744播放 07:20 [2] 3.2 训练词向量 W2V CBO... 2235播放 10:58 [3] 3.3 词向量Skip Gram ... 1484播放 09:05 [4...
[2] 3.2 训练词向量 W2V CBO... 2245播放 10:58 [3] 3.3 词向量Skip Gram ... 1484播放 09:05 [4] 4.2 Seq2Seq 语言生成模... 1032播放 10:35 [5] 4.3 CNN也能理解语言 940播放 09:14 [6] 5.2 Attention 注意力... 1132播放 11:57 [7] 5.3 请注意 注意力 1078播放 待播放 ...
Fix TODO in W2V-BERT blogpost (huggingface#1760) Browse files * Update fine-tune-w2v2-bert.md * Update fine-tune-w2v2-bert.md Co-authored-by: Sanchit Gandhi <93869735+sanchit-gandhi@users.noreply.github.com> --- Co-authored-by: Sanchit Gandhi <93869735+sanchit-gandhi@users.noreply.gi...