常见的语音识别模型包括:HMM(隐马尔可夫模型)、DeepSpeech、Transformer、CTC(连接时序分类)、RNN-T(循环神经网络转录器)、Whisper。 1. **判断问题是否含答案**:问题明确询问语音识别的定义及常见模型,存在明确答案,无需舍弃。 2. **判断问题完整性**:问题包含任务定义与模型举例两个部分,内容完整,可正常解答。 3.
常见的端到端模型包括CTC/Attention模型、Transfomer-Transducer等。 这些模型简化了语音识别系统的结构,提高了识别效率和性能。 综上所述,语音识别常用的模型架构包括传统模型架构(如GMM-HMM、统计语言模型)和深度学习模型架构(如DNN、RNN及其变体、CNN、Transformer及其变体、端到端模型等)。这些模型架构各有优势,在实际...
1)语音识别系统: 语音-->文字 2)语义理解系统:提取用户说话的语音信息 3)文字转语音系统:文字-->语音 4)对话管理系统:1)+ 2)+3)完成实际应用场景的沟通 语音对话系统 二、语音识别系统 语音识别问题,其实是一个模式识别的问题。给你一段声波,机器判别是a还是b。 这个过程有两大块,一个是生成机器能理解的...
常用的语音识别模型架构包括深度学习架构，如循环神经网络（RNN），长短期记忆网络（LSTM），变种LSTM（如GRU），以及更近期的Transformer和Convolutional Neural Networks（CNN）。循环神经网络（RNN）RNN是一种用于处理序列数据的神经网络。在语音识别中，RNN可以处理语音信号的时间序列数据，通过学习和识别语音...
1. 循环神经网络（RNN）是早期语音识别中常用的模型之一，它能够处理序列数据并通过内部的循环结构捕捉时间依赖性。2. 然而，传统的RNN在处理长序列时存在梯度消失和梯度爆炸问题，这限制了其在语音识别任务中的应用。3. 为了解决RNN的局限性，长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）被引入。LSTM...
通常,在孤立词、中小词汇量识别中使用动态时间规整(DTW)分类器会有良好的识别效果,并且识别速度快,系统开销小,是语音识别中很成功的匹配算法。但是,在大词汇量、非特定人语音识别的时候,DTW 识别效果就会急剧下降,这时候使用隐马尔科夫模型(HMM)进行训练识别效果就会有明显提升,由于在传统语音识别中一般采用连续的高斯...
1.非自回归模型：相比于主流的自回归模型，Paraformer可以并行地对整条句子输出目标文字，特别适合利用GPU...
此外，根据当前的测试样本动态识别最合适的压缩模型，并用于在线模型推理。因此，Anole能够处理未见样本，...
语音识别是一项复杂的任务,涉及多个步骤和技术。以下是一个典型的语音识别模型训练流程的概述: 一、数据准备 数据采集 收集大量的语音数据,涵盖不同的说话人、口音、语速和背景噪声条件。 确保数据的多样性,以提高模型的泛化能力。 数据标注 对语音数据进行文本标注,即将语音信号转换为对应的文字内容。 可以使用人工标注...