独立性;RNN-T引入预测网络来弥补CTC这种条件独立性假设带来的问题 ...
论文: RNNT:SPEECH RECOGNITION WITH DEEP RECURRENT NEURAL NETWORKS, LSTM结构: 多层双向LSTM结构: 思想: CTC对于当前时刻的输出只与当前时刻输入有关p k t ,而RNN T引入语音学的信息,不仅与当前时刻输入有关,还有历史的输出有关p k t,u 即RNN T的两个网络输出,一个是CTC输出激活,另一个语言学预测模型输出 ...
2020-09-15 22:14 0 981 推荐指数:
独立性;RNN-T引入预测网络来弥补CTC这种条件独立性假设带来的问题 ...
论文: EESEN:END-TO-END SPEECH RECOGNITION USING DEEP RNN MODELS AND WFST-BASED DECODING 现状: 混合DNN仍然GMM为其提供初始化的帧对齐,需要迭代训练强制对齐 ...
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 ...
; 2)借助transformer对文本位置信息进行学习; 3)相对于RNN,transf ...
LAS: listen, attented and spell,Google 思想: sequence to sequence的思想,模型分为encoder和dec ...
从 WaveNet 到 Tacotron,再到 RNN-T 谷歌再获语音识别新进展:利用序列转导来实现多人语音识别和说话人分类 雷锋网 AI 科技评论按:从 WaveNet 到 Tacotron,再到 RNN-T,谷歌一直站在语音人工智能技术的最前沿。近日,他们又将多人语音识别和说话人分类问题 ...
论文: TRANSFORMER TRANSDUCER: A STREAMABLE SPEECH RECOGNITION MODELWITH TRANSFORMER ENCODERS AND RNN-T LOSS 思想: 论文作者借助RNN-T的整体架构,利用 ...