CTC 的工作原理
CTC 的工作原理 Fig. 1. How CTC combine a word (source: https://distill.pub/2017/ctc/) 这篇 ...
原文：记CTC原理
CTC，Connectionist temporal classification。从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题。语音识别端到端解决方案中应用的技术。主要是解决以下两个问题 解决语音输入和标签的对齐问题。对于一段语音输入，将其转化为声学频谱图，传统的声学模型需要对其频谱图上的每一帧对应的发音因素，而采用CTC作为损失函数，只需要一个输入序列和输出序列即可。 CTC是一种损失函数，用 ...
2019-03-23 15:48 0 714 推荐指数：
相关推荐
CTC (Connectionist Temporal Classification) 算法原理
(原创文章，转载请注明出处哦~) 简单介绍CTC算法 CTC是序列标注问题中的一种损失函数。 传统序列标注算法需要每一时刻输入与输出符号完全对齐。而CTC扩展了标签集合，添加空元素。 在使用扩展标签集合对序列进行标注后，所有可以通过映射函数转换为真实序列的 预测序列，都是正确的预测 ...
ctc loss
原文地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/23309693 https://zhuanlan.zhihu.com/p/23293860 CTC：前向计算例子 这里我们直接使用warp-ctc中的变量进行分析。我们定义T为RNN输出的结果的维数，这个问题 ...
语音识别中的CTC算法的基本原理解释
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 ...
CTC loss 理解
参考文献 CTC学习笔记（一） 简介：https://blog.csdn.net/xmdxcsj/article/details/51763868 CTC学习笔记（二） 训练和公式推导 很详细的公示推导 前向后向算法计算序列概率，并最大化 使用 ...
tensorflow源码分析——CTC
CTC是2006年的论文Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks中提到的，论文地址： http ...
CTC（Connectionist Temporal Classification）介绍
CTC解决什么问题 CTC，Connectionist Temporal Classification，用来解决输入序列和输出序列难以一一对应的问题。 举例来说，在语音识别中，我们希望音频中的音素和翻译后的字符可以一一对应，这是训练时一个很天然的想法。但是要对齐是一件很困难的事，如下图所示（图 ...
记冒泡排序实现原理
冒泡排序： 数值小的慢慢向上浮起，形同冒泡，即升序排列数值 实现过程： 相邻数值两两交换，每轮冒泡（循环）把最小/大的数放在最后。 从第一个数值开始，如果相邻两个数的排列顺序与我们的期望不同， ...