【nlp李宏毅】笔记

最新推荐文章于 2025-03-17 23:25:37 发布
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分类专栏： 编码 文章标签： 自然语言处理 机器学习 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/arispy/article/details/122918628
版权
该博客探讨了语音识别技术，特别是在三个主要的语音辨识会议中的应用。重点介绍了LAS模型，它结合了听、关注和拼写三个步骤。模型的encoder部分可以使用RNN或CNN。此外，博客提到了获取注意力的两种方式，以及常用匹配函数。内容还涵盖了物种语音识别，强调了其在声音转文本、声音输出和类别判断中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一，六种模型

输入一段声音------>输出文本、声音、判断类别

 

输入语言判断类别：

 

二、speech recognition声音识别

三个主要语音辨识会议中，使用最多的token：

 语音辨识+xxxx：

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【NLP】李宏毅老师ELMO, BERT, GPT讲解【笔记】
土豆洋芋山药蛋的博客
03-07 1771
零、引例 首先来看一个例子，下面有四句话，每一句话中都有“bank”这个单词： 1、Have you paid that money to the bank yet ? 2、It is safest to deposit your money in the bank . 3、The victim was found lying dead on the river bank . 4、They sto...
李宏毅 自然语言处理（Speech Recognition） 笔记
Karen_Yu_的博客
12-31 1991
从Ng那里跑路来学NLP了，之前其实ML入门听的就是宝可梦捕获大师（×）的课，目前计划是，本博文作为上面链接所示课程的笔记记录。听完之后会找个项目练一练，然后去听一些更新的技术的介绍，再找个项目练一练。
李宏毅NLP笔记
hei_hei_hei_的博客
12-13 3084
Course Overview 自然语言 （1）概念 人造语言：程序语言，Python、c++ 自然语言：用于人类互相沟通的语言，eg：中文、英文 （2）语音 audio 重要性：很多语言没有具体的文字系统，计算机只能通过语音进行理解 复杂性：16k sample points/s，256 possible values/points。因此声音信号的可能性非常大，没有一模一样的声音 （3）文字 text 核心任务（6种技术） 应用分别有这些应用speech recognition（语音辨识
李宏毅NLP-1-课程介绍
最新发布
uncle_ll的博客
03-17 393
NLP任务概览
NLP——李宏毅课程笔记
Nontele的博客
03-06 956
本内容是基于李宏毅老师在2020年1发布的自然语言处理课程的学习笔记
李宏毅自然语言处理学习笔记
QT-Smile
12-14 364
李宏毅自然语言处理学习笔记 3.
【第八周】李宏毅机器学习笔记06：RNN
qq_30043925的博客
08-18 1415
本周学习了循环神经网络的基础知识，通过具体案例来了解RNN的应用方式，认识了不同形式的RNN以及LSTM。同时，学习了RNN网络的优缺点以及采用什么方式来避免RNN产生的梯度消失问题。最后，学习到了 Attention-based Model 的基本结构以及两个具体应用案例。RNN（ Recurrent Neural Network，循环神经网络）是一种特殊的神经网络架构，专门设计用于处理序列数据，例如时间序列数据或自然语言文本。
【第九周】李宏毅机器学习笔记07：Transformer
qq_30043925的博客
08-25 1436
这周主要了解了 transformer 中的 encoder 和 decoder 的结构和实现原理。在 decoder 中学习了两种解码的方法，一种是 AT （Autoregressive Transformer） ，另一种是NAT（Non-Autoregressive Transformer）。其中，AT生成序列质量高但速度较慢，而NAT则以牺牲部分质量换取更快的生成速度。最后还学习了如何训练 transformer 以及训练中的小 tips。
【第七周】李宏毅机器学习笔记05：自注意力机制
qq_30043925的博客
08-11 940
本周学习了自注意力机制，了解了Self-attention的组成结构和有关参数α的计算方法，并且运用了线性代数的方法手动推导了求解输出矩阵的矩阵乘法表示方式，将复杂的问题简单化，更加深入理解了Self-attention的具体机制以及运用方法，最后也将Self-attention与CNN和RNN网络做对比，学习不同方法的优缺点。在师兄的建议下了解了空洞卷积和转置卷积的概念，对部分内容进行了笔算，加深了我对卷积运算的印象。本周进行了理论内容的学习，了解了自注意力机制。
李宏毅机器学习笔记——Transformer
m0_56659208的博客
04-09 5223
李宏毅机器学习笔记 本章主要是介绍了Transformer(全自注意力网络)： 1. 通过sequence-to-sequence模型中的RNN存在问题——不能并行计算，CNN替换可以解决一部分问题，但也存在缺陷。 2.由CNN缺陷引入了Self-Attention Layer来替代RNN的sequence-to-sequence模型——Transformer。 3.讲解Self-Attention的基本原理与具体过程。 4.讲解了一种叫做“多头”注意力（“multi-headed” attention）的
李宏毅NLP学习笔记，NLP模型LAS。
weixin_45799973的博客
09-29 1175
转自：http://t.zoukankan.com/yanqiang-p-13257228.html。
李宏毅机器学习作业
01-18
李宏毅机器学习作业，文档文件，笔记全面，总结充分，仅供学习
[NLP李宏毅笔记一] 机器学习&pytorch&Google Colab
arispy的博客
01-05 834
1，不同类型的函数 机器学习的两大类任务：regression和classification EXAMPLE: 输入后台数据，ML预测明日点击量步骤： step1， 【model】y是预测26号观众数（预测不一定对，之后要修正），x是25实际观测数，【unknown parameters】w和b是修正参数，weight、bias。 step2，定义损失函数Loss EXAMPLE: 用2017/1/1预测1/2的值 算的Loss，越小越好，误差越小 两种计算方法 ...
自然语言处理学习笔记-李宏毅-01-SpeechRecognition01
weixin_44994838的博客
10-26 904
包含语音识别，也就是语音到文字的转变过程
CNN学习笔记（李宏毅机器学习）
weixin_45775484的博客
11-09 753
不得不说，李老师的课质量真的很高，不光课程本身好，课后作业也布置的很棒，写代码苦手如我都能跟着一起学习baseline的code。如果想要提升的话，也可以自己补充To Do的部分，很nice。 我跟着学习的是2021 Spring这一届，b站和油管都能看。课程主页 台大李宏毅机器学习 今天的部分是从理论来理解CNN，实践部分，pytorch部分的库函数如何使用，我会在以后补充。 Image Classification 假设目前我们要做一个图像识别系统，给一张猫的图片确定这个猫确实是猫，而不会识别成dog。
李宏毅《DLHLP》学习笔记1 - 语音识别概念
好记性不如烂笔头
03-13 3104
最近在学习语音识别的知识，发现李宏毅老师今年也出了相应的视频，相应的课件可以从下面的位置获取：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_DLHLP20.html Youtube视频： https://youtu.be/AIKu43goh-8 https://youtu.be/BdUeBa6NbXA https://youtu.be/CGuLuBaLIe...
深度学习入门 | 李宏毅作业 HW4（NLP）
qq_40933711的博客
04-16 5797
文章目录一、构造Data集自定义Dataset类构造Dataloader报错：broken pipe二、构建模型2.1 Base模型留下作业：进阶难度，自己架构Transformer。2.2 验证模型2.2.1 model_fn：输入一组bacth数据进入模型，输出损失和准确率2.2.2 Validate：计算验证集上的损失2.3 更新模型，存储模型最优参数三、预测数据3.1 定义预测集Data3.2 加载最优模型，预测label 任务描述：Speaker Identification 这是一个语音识别任务
李宏毅DLHLP.16.NLP tasks
老毛的博客
11-02 1287
文章目录介绍 介绍 本门课程是2020年李宏毅老师新课：Deep Learning for Human Language Processing（深度学习与人类语言处理） 课程网站 B站视频 公式输入请参考：在线Latex公式
李宏毅自然语言处理——NLP任务概述
日积月累，天道酬勤
08-12 3573
介绍NLP的主要任务。
深度解读李宏毅机器学习笔记要点
12. 应用领域：机器学习被广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统、自动驾驶、医疗诊断等多个领域。 由于文档的具体内容没有给出，上述知识点仅为对可能包含内容的推测。真实的“李宏毅机器学习笔记”可能包含...
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