,以及決策樹 end2end的asr面臨問題: 如何將發音詞典和語言模型更好的融入解 ...
論文: CLDNN: CONVOLUTIONAL, LONG SHORT TERM MEMORY,FULLY CONNECTED DEEP NEURAL NETWORKS,Google 思想: CNN LSTM和DNN進行整合,發揮各個部分的建模能力 CNN:學習頻域不變形能力 LSTM:時序建模能力 DNN:將特征轉化到易於分離的空間,即類別區分能力 模型: 輸入: xt l, . . . , ...
2020-09-12 20:18 0 622 推薦指數:
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論文: CTC:Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks 思想: 語音識別中,一般包含語音 ...
論文: Deep-FSMN for Large Vocabulary Continuous Speech Recognition 思想: 對於大詞匯量語音識別,往往需要更深的網絡結構,但是當FSMN[1]或cFSMN[2]的結構很深時容易引發剃度消失和爆炸問題 ...
論文: 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,模型分為encoder和decoder兩部分,首先將任意長的輸入序列通過encoder轉化為定長的特征表達,然后輸入 ...
一.下載訓練好的模型 下載路徑:http://kaldi-asr.org/models/m2 二.上傳&配置 1.上傳到kaldi/egs/目錄下 2.解壓,tar -zxvf 0002_cvte_chain_model_v2.tar.gz ...
論文: TRANSFORMER TRANSDUCER: A STREAMABLE SPEECH RECOGNITION MODELWITH TRANSFORMER ENCODERS A ...
論文: RNNT:SPEECH RECOGNITION WITH DEEP RECURRENT NEURAL NETWORKS,2013 LSTM結構: ...