目录 基于keras的中文语音识别 音频文件特征提取 文本数据处理 数据格式处理 构建模型 模型训练及解码 aishell数据转化 该项目github地址 基于keras的中文语音识别 该项目实现了GRU-CTC中文语音识别 ...
本文介绍 kaldi ctc 构建 CTC , , , 语音识别加权有限状态机 WFST 解码网络的方式。 示例相关资源 lifeiteng codingmath CTC decoding graph 构建语言模型 以 单句 how are you are 作为文本语料,训练 bi gram order 语言模型 生成 G.fst data lang G.pdf ,如下图 准备 发音 词典 不同 ...
2017-03-03 22:22 0 3433 推荐指数:
目录 基于keras的中文语音识别 音频文件特征提取 文本数据处理 数据格式处理 构建模型 模型训练及解码 aishell数据转化 该项目github地址 基于keras的中文语音识别 该项目实现了GRU-CTC中文语音识别 ...
论文: CTC:Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks 思想: 语音识别中,一般包含语音 ...
完整版请微信关注“大数据技术宅” 序言:语音识别作为人工智能领域重要研究方向,近几年发展迅猛,其中RNN的贡献尤为突出。RNN设计的目的就是让神经网络可以处理序列化的数据。本文笔者将陪同小伙伴们一块儿踏上语音识别之梦幻旅途,相信此处风景独好。 内容目录 环境准备 RNN ...
学习语音识别有些时间了。老板要求我们基于Kaldi搭一个语音识别系统,在设备上通过MIC讲话,连着设备的PC的console上就能基本实时显示出讲话的内容。由于我们都是小白,刚开始可以要求低些,就用传统的GMM-HMM,能实现孤立词识别就算达标了,后面随着这方面能力的提高,再做更难一点的。任务下达 ...
摘要:在本文介绍的工作中,我们展示了一个基于RNN和CTC的语音识别模型,在这个模型中,基于WFST的解码能够有效地融合词典和语言模型. 本文分享自华为云社区《语境偏移如何解决?专有领域端到端ASR之路(三)》,原文作者:xiaoye0829 。 这篇文章我们介绍一个结合CTC与WFST ...
Connectionist Temporal Classification (CTC) CTC可以用于线上实时地语音识别,编码器用的是单向的RNN,解码是用MLP来预测文字分布。 编码器将语音输入\(x^i\)编码成\(h^i\),MLP再对它乘上一个权重,接上Softmax,得到词表V大小 ...
欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文作者:罗冬日 目前主流的语音识别都大致分为特征提取,声学模型,语音模型几个部分。目前结合神经网络的端到端的声学模型训练方法主要CTC和基于Attention两种。 本文主要介绍CTC算法的基本概念,可能应用的领域 ...
后验概率最大,即为判别结果 HTK Hvite解码器 Sphinx解码器 TODE解码器,生硬,修改繁琐。 WFST 扩充,简单高效。 有限状态机模型被用于大词汇量连续中文语音识别系统中。 其操作思路是将传统语音识别系统中的数学模型,分别转换成有限状态机模型,再将转换后的模型 ...