使用自注意力模型进行语音识别

最新推荐文章于 2025-05-20 00:39:29 发布
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分类专栏： 学习心得 文章标签： 语音识别 人工智能 自然语言处理
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之前最开始使用声学模型为CNN+CTC，语言模型为自注意力模型或者隐式马尔科夫链进行做，发现效果算是一般。由于自注意力模型可以将前后关联起来，因此也可以用来进行做语音识别。最终训练了8000多条wav音频后，测试了下字错误率，发现效果还不错，在训练集上表现很优秀，字错误率1%以内。

 

大模型在语音识别中的突破
AI大模型应用之禅
12-26 1212
大模型、语音识别、Transformer、BERT、wav2vec、端到端、自动语音识别(ASR) 1. 背景介绍 语音识别技术作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展。传统的语音识别系统主要依赖于手工特征工程和基于隐马尔可夫模型 (HMM) 的统计方法，但这些方法在面对复杂
自然语言处理之语音识别：Convolutional Neural Networks (CNN)与注意力机制
zhubeibei168的博客
10-14 1268
语音识别（Speech Recognition）是将人类的语音转换为文本的过程。这一技术在电话服务、语音助手、会议记录等领域有着广泛的应用。语音识别系统通常包括声学模型、语言模型和解码器三个主要部分。
自注意力模型：理解与实践
DeepViewInsight的博客
09-20 720
自注意力模型（Self-Attention Model）是近年来在自然语言处理和深度学习领域取得巨大成功的关键技术之一。它在各种任务中表现出色，包括机器翻译、文本生成、问答系统等。本文将为你详细解释自注意力模型的原理和应用，并通过示例代码演示如何实现自注意力机制。
NLP-自注意模型
哇-WA 的博客
08-24 352
  我们之前已经学过了注意力模型，但是那是基于RNN模型的。RNN模型的结构决定了它不能并行运算，只能按照时间步一步一步地进行计算。自注意模型解决了这个问题。   自注意模型引入了3个变量q,k,v。q是用来对其他的k进行匹配的，k是用来被其他q匹配的，这两个值用来计算注意力系数α\alphaα。v是抽取出的特征。图中的a是one-hot编码经过embedding后的值。 ...
解析 Transformer 在语音识别中的应用
2501_91247328的博客
03-29 834
``html 解析 Transformer 在语音识别中的应用。
基于注意力机制的语音识别
rush_peng的博客
08-26 2918
研究背景 在表达不同的情绪的语音，在人耳能感到的特征方面，有明显的区别 （如下图） 语音情绪识别的工具 传统的机器学习 深度学习 其中深度学习常见的是 卷积神经网络 和 循环神经网络， 前者适合应用于空间分布数据，后者更多的适合应用于时间性的分布数据。 由于情感的标签本身就具有一定的主观性，所以一般实验使用国际上广泛认证的两个最常用的数据集，都是由专业演员进行演绎，并有情感专家鉴别生成的数据集。 研究现状 语音情绪识主要有两个步骤组成： 特征提取 和 分类 特征提取方面 人们从语音中发现了并
【自注意力机制必学】BERT类预训练语言模型（含Python实例）
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Moresweet 猫甜
06-22 1万+
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练模型，它是自然语言处理（NLP）领域的重大里程碑，被认为是当前的State-of-the-Art模型之一。BERT的设计理念和结构基于Transformer模型，通过无监督学习方式进行训练，并且能够适配各种NLP任务。预训练模型是指在大规模文本数据上进行大量无监督训练，学习得到丰富的语言表示。
自注意模型和Transformer模型（资料来源百度飞浆）
JEREMY的博客
04-03 799
（Self-Attention Model）的设计思想来源于解决。
Whisper 模型原理：AIGC 语音识别的注意力机制
最新发布
AI天才研究院
05-20 718
本部分旨在全面介绍 Whisper 模型在 AIGC 语音识别中的原理，特别是其注意力机制。我们将深入探讨注意力机制的核心概念、算法原理、数学模型，并通过实际案例展示其在语音识别中的应用。范围涵盖了从理论基础到实际开发的各个方面，旨在帮助读者深入理解 Whisper 模型，并能够将其应用到实际项目中。背景介绍：介绍 Whisper 模型的目的、预期读者和文档结构概述。核心概念与联系：详细解释 Whisper 模型和注意力机制的核心概念，并展示它们之间的联系。核心算法原理 & 具体操作步骤。
深度学习6自注意机制原来如此简单：循序递进（内附思维导图）
欢迎光临我的博客
09-02 1733
我们要讲另外一个常见的网络架构——。目前为止，不管是在预测观看人数的问题上，还是图像处理上，网络的输入都是一个向量。当然，输入可以看作是一个向量，如果是回归问题，输出是一个标量，如果是分类问题，输出是一个类别。
Transformer-Transducer语音识别
05-20
复现成功且有重写readme复现成功且有重写readme复现成功且有重写readme复现成功且有重写readme复现成功且有重写readme复现成功且有重写readme复现成功且有重写readme
NLP基础（七）：Transformer模型和Self Attention自注意力机制
lygeneral的博客
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1. 5 1）Positional Encoding 2）Multi-Head Attention多层自注意力层
《SELF-ATTENTION GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKFOR SPEECH ENHANCEMENT》
qq_46079584的博客
02-03 448
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