摘要:在本文中,我们展示了CLAS,一个全神经网络组成,端到端的上下文ASR模型,通过映射所有的上下文短语,来融合上下文信息。在实验评估中,我们发现提出的CLAS模型超过了标准的shallow fusion偏置方法。 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 ...
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:xiaoye 。 这篇文章我们介绍一个结合CTC与WFST weighted finite state transducers 的工作: EESEN: END TO END SP ...
2021-07-20 10:02 0 202 推荐指数:
摘要:在本文中,我们展示了CLAS,一个全神经网络组成,端到端的上下文ASR模型,通过映射所有的上下文短语,来融合上下文信息。在实验评估中,我们发现提出的CLAS模型超过了标准的shallow fusion偏置方法。 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 ...
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 ...
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 ...
本文介绍 kaldi-ctc 构建 CTC[1, 2, 3, 4] 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 ...
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 ...
注:本文为一次课程展示所用幻灯片与报告存档。 目录 背景 方法综述 RNN-Transducer 发展背景 模型结构 算法实现 后记 背景 语音识别是一项可以使人与人、人与机器更加顺畅地交流的技术。近年 ...
摘要:本文从《Shallow-Fusion End-to-End Contextual Biasing》入手,探索解决专有领域的端到端ASR。 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(一)》,原文作者:xiaoye0829 。 对于产品级的自动语音识别 ...