論文: CLDNN: CONVOLUTIONAL, LONG SHORT-TERM MEMORY,FULLY CONNECTED DEEP NEURAL NETWORKS,Google ...
摘要:在很長一段時間內,語音識別領域最常用的模型是GMM HMM。但近年來隨着深度學習的發展,出現了越來越多基於神經網絡的語音識別模型。 一 概述 在很長一段時間內,語音識別領域最常用的模型是GMM HMM。但近年來隨着深度學習的發展,出現了越來越多基於神經網絡的語音識別模型。在各種神經網絡類型中,RNN因其能捕捉序列數據的前后依賴信息而在聲學模型中被廣泛采用。用得最多的RNN模型包括LSTM ...
2020-12-03 11:26 0 629 推薦指數:
論文: CLDNN: CONVOLUTIONAL, LONG SHORT-TERM MEMORY,FULLY CONNECTED DEEP NEURAL NETWORKS,Google ...
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 ...
轉自連接:https://www.cnblogs.com/findyou/p/10646312.html 語音轉文字(ASR)識別完畢后,目前對於各家的結果都是純手工的計算,標注錯別字和漏識字,感覺到很費時費力,少量的還可以,大量的就有點太費勁了。 所以,為了解放自己的勞動力,讓代碼幫忙做更多 ...
作者|Ayisha D 編譯|VK 來源|Towards Data Science 這篇文章中,我們探討從語音數據中提取的特征,以及基於這些特征構建模型的不同方法。 語音數字(Spoken digits)數據集是Tensorflow語音數據集的一個子集,它包括數字0-9之外的其他錄音 ...
操作系統 : Unbutu18.04_x64 gcc版本 :7.4.0 該模型在thch30數據集上測試的錯誤率只有8.25%,效果還是不錯的。 模型下載地址: http://www.kaldi-asr.org/models/m2 選擇模型:CVTE Mandarin Model V2 ...
今年五月份facebook推出了語音識別wav2vec的無監督版本,感覺很厲害的樣子。想起多年前,實驗室里,研究語音識別的師兄師姐到處收集語音樣本,甚至自己錄音,然后花很多時間處理樣本。那無監督的語音識別是不是就不用那么麻煩了。雖然沒有研究過語音識別,不過這個無監督還是蠻誘人的,於是就閱讀 ...
PocketSphinx語音識別系統語言模型的訓練和聲學模型的改進 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 關於語音識別的基礎知識和sphinx的知識,詳細能夠參考我的另外兩篇博文: 語音識別的基礎知識 ...
摘要:在本文介紹的工作中,我們展示了一個基於RNN和CTC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 ...