,以及决策树 end2end的asr面临问题: 如何将发音词典和语言模型更好的融入解 ...
论文: CLDNN: CONVOLUTIONAL, LONG SHORT TERM MEMORY,FULLY CONNECTED DEEP NEURAL NETWORKS,Google 思想: CNN LSTM和DNN进行整合,发挥各个部分的建模能力 CNN:学习频域不变形能力 LSTM:时序建模能力 DNN:将特征转化到易于分离的空间,即类别区分能力 模型: 输入: xt l, . . . , ...
2020-09-12 20:18 0 622 推荐指数:
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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 ...
论文: Deep-FSMN for Large Vocabulary Continuous Speech Recognition 思想: 对于大词汇量语音识别,往往需要更深的网络结构,但是当FSMN[1]或cFSMN[2]的结构很深时容易引发剃度消失和爆炸问题 ...
论文: SPEECH-TRANSFORMER: A NO-RECURRENCE SEQUENCE-TO-SEQUENCE MODELFOR SPEECH RECOGNITION ...
LAS: listen, attented and spell,Google 思想: sequence to sequence的思想,模型分为encoder和decoder两部分,首先将任意长的输入序列通过encoder转化为定长的特征表达,然后输入 ...
一.下载训练好的模型 下载路径:http://kaldi-asr.org/models/m2 二.上传&配置 1.上传到kaldi/egs/目录下 2.解压,tar -zxvf 0002_cvte_chain_model_v2.tar.gz ...
论文: TRANSFORMER TRANSDUCER: A STREAMABLE SPEECH RECOGNITION MODELWITH TRANSFORMER ENCODERS A ...
论文: RNNT:SPEECH RECOGNITION WITH DEEP RECURRENT NEURAL NETWORKS,2013 LSTM结构: ...