X-VECTORS在SRE和SITW上的表现均优于传统框架i-vector,无论是错误拒绝率还是错误接受率方面,均具有明显的优势 结论: 本文提出了一种称为X-VECTORS的算法,该算法得益于多层TDNN结构和stats pooling层,能够将帧级别的输入特征转化为句子级别的特征表达embeddding;在计算相似度时,参照i-vector,也采用了人脸识别中的经典...
X-Vector结构是一种基于深度学习的语音识别模型。它是由Xiong等人在2018年提出的,旨在解决传统的DNN-HMM模型在大规模数据集上训练困难、语音识别性能限制等问题。 X-Vector结构主要由四个部分组成:1)帧级别前端网络,用于对输入语音信号进行特征提取和降维。一般采用类似于CNN的结构,将语音特征从频谱域转换到更高级的表...
x-vector的网络结构 x-vector是用于文本无关的说话人识别的,因此需要处理任意长度的序列,其网络结构如下图所示: 上图的迷惑性其实非常大,有必要好好讲解一下,现在我给出从frame1到frame4层(frame5与frame4本质上是一样的,只不过卷积核数量不同)的可视化结果 输入:每个特征图表示一帧,特征图的通道数为24,表示...
部署Martini方式需要ISP网络能够自动建立LSP隧道,所以需要ISP网络支持MPLS转发及MPLS LDP。 VC信息的交互信令 在Martini方式VLL的PW建立过程中,标签映射消息通过增加128类型的VC FEC对标准LDP进行扩展,来携带VC的信息。 图5-8是一个标签映射消息的结构。可以看到,标签映射消息中包含有VC FEC。
以下是xDeepFM的总体结构,主要由三部分组成:Linear、CIN与DNN。 2.1 Linear层 直接使用原生特征(one-hot编码)进行二分类任务。 2.2 Embedding层 与所有经典的基于神经网络的推荐相同,Embedding层都是将多个领域(field)组成的高维稀疏分类特征通过神经网络嵌入到低维密集特征。这也可以看作是一种向量(「vector-wise」)...
除了智驾方面应用,PPU 也可应用在电机矢量控制上,在算法上坐标变换使用三角函数、观测器迭代、锁相环鉴相等等操作是非常消耗 MCU 的计算资源,PPU 中的 Vector DSP 单元可以有效加速实时观测计算,从而帮助 Tricore 提高运行效率。 PPU 还可用于基于 AI 的电池诊断,包括镀锂层检测,电池健康状态(SoH)和老化轨迹预测,...
图4. 压缩交互网络(CIN)的组成部分和架构 作者分析,CIN的结构非常类似于RNN结构,即下一层输出的结果取决于上一层输出的结果和一个额外的输入,而且我们在每层中都是用这样的结构,因此特征交互关系就是在vector-wise水平上得到的。此外,如图22(a),CIN还与CNN有类比性,引入一个中间张量(intermediate tensor) Zk+...
神经网络架构图示,图源:Cloudflare 而目前以神经网络为代表的联结主义占据上风(也被称为深度学习),主要原因是这种架构有一个输入层一个输出层,但是有多个隐藏层,一旦层数以及神经元(参数)的数量变得足够多,那么就有足够的机会拟合复杂的通用型任务。通过数据输入,可以一直调整神经元的参数,那么最后经历过多次数据,该神...