原文:HMM、CTC、RNN-T訓練時所有alignment的尋找方法

. LAS產生label的計算 LAS是可以看做能夠直接計算給定一段acoustic feature時輸出token sequences的概率,即 p Y X ,LAS每次給定一個acoustic feature就會產生一個token 的概率,將所有的概率乘起來就是token sequences的概率。其實在訓練的時候,並不是在每一步都找概率最大的,這樣會陷入局部最優,一般會用到beam sea ...

2020-11-26 12:34 0 365 推薦指數:

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【筆記】DLHLP - 李宏毅 - 4 - 語音識別 - Part 3 CTC, RNN-T and more

Connectionist Temporal Classification (CTC) CTC可以用於線上實時地語音識別,編碼器用的是單向的RNN,解碼是用MLP來預測文字分布。 編碼器將語音輸入\(x^i\)編碼成\(h^i\),MLP再對它乘上一個權重,接上Softmax,得到詞表V大小 ...

Wed Jul 08 23:28:00 CST 2020 0 656
語音識別:從 WaveNet 到 Tacotron,再到 RNN-T

從 WaveNet 到 Tacotron,再到 RNN-T 谷歌再獲語音識別新進展:利用序列轉導來實現多人語音識別和說話人分類 雷鋒網 AI 科技評論按:從 WaveNet 到 Tacotron,再到 RNN-T,谷歌一直站在語音人工智能技術的最前沿。近日,他們又將多人語音識別和說話人分類問題 ...

Wed Aug 28 21:18:00 CST 2019 0 527
(三)訓練HMM模塊

“(二)雜項准備"之后,我們就已經訓練了一個hmm模型了——“hmm0”。 接下來,我們將以“hmm0”作為基礎,一路訓練到“hmm7"。 1、從“hmm0"訓練到"hmm3": 執行以下3條命令: 以上命令完成之后,在hmm1、hmm2、hmm3目錄下都會 ...

Sat Dec 27 22:44:00 CST 2014 0 2502
lecture8-RNN訓練方法之二三

HInton第8課,之所以說之二三,是因為訓練RNN的四種方法之一:長短時記憶在lecture7中介紹過了,這里介紹的是第二和第三種方法:HF優化和Echo (這個字覺得翻譯成回聲是不是欠妥,所以保留着,不過個人覺得“回顯”不錯)狀態網絡。這課有兩個論文作為背景可以看《Generating ...

Thu Nov 20 06:24:00 CST 2014 1 3218
基於RNNCTC的語音識別模型,探索語境偏移解決之道

摘要:在本文介紹的工作中,我們展示了一個基於RNNCTC的語音識別模型,在這個模型中,基於WFST的解碼能夠有效地融合詞典和語言模型. 本文分享自華為雲社區《語境偏移如何解決?專有領域端到端ASR之路(三)》,原文作者:xiaoye0829 。 這篇文章我們介紹一個結合CTC與WFST ...

Tue Jul 20 18:02:00 CST 2021 0 202
kaldi HMM-GMM全部訓練腳本分解

目錄 train_mono.sh train_deltas.sh train_lda_mllt.sh train_sat.sh train_mono.sh 單音素訓練腳本: train_deltas.sh 三音素訓練腳本 ...

Tue Aug 21 02:38:00 CST 2018 0 1680
Baum-Welch算法(EM算法)對HMM模型的訓練

Baum-Welch算法就是EM算法,所以首先給出EM算法的Q函數 \[\sum_zP(Z|Y,\theta')\log P(Y,Z|\theta) \] 換成HMM里面的記號便於理解 \[Q(\lambda,\lambda') = \sum_zP(I|O,\lambda ...

Thu Mar 29 23:26:00 CST 2018 0 4380
 
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