论文笔记：CTC

最新推荐文章于 2021-04-20 17:24:36 发布
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#ctc #ocr #rnn

博客涉及OCR、RNN和CTC相关内容。OCR是光学字符识别技术，RNN是循环神经网络，CTC常用于处理序列问题。三者结合在信息技术领域有重要应用，可用于文字识别等场景。


kaldi-ctc src/ctcbin 底层命令学习
Richardfan的博客
05-16 2101
打开kaldi-ctc/src/ctcbin   里面有关于ctc操作的14条底层命令，接下来我们慢慢来学习以下： 1、./ctc-graph-info      作用：print CTC decoding graph info  打印CTC解码图的信息      用法：./ctc-graph-info      例如：./ctc-graph-info exp/tree
CTC算法论文阅读笔记：Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurren
绝望的乐园
12-31 4366
前言最近在看这个论文，本来想要写一个翻译，但是鉴于本人英语的渣水平，再加上论文本身一些说明，虽然能够看懂，但是很难翻译过来，所以还是写个阅读笔记好了。在这篇文章，我会跟着论文的思路大致说明论文的内容和自己的理解。CTC解决什么问题在许多的训练任务中，我们需要输入一个序列，这个序列有可能有噪声，并不是我们需要的信息都连续存在。比如声音的识别之类的，对于一个语音，假设我们要翻译成文字，但是声音中的信息并
CTC学习笔记（五） eesen训练源码
xmdxcsj的专栏
11-24 6246
essen源码参考https://github.com/yajiemiao/eesen，这里简单说一下涉及到训练前后向的核心算法源码实现。 以单句训练为准（多句并行类似），用到的变量 变量 含义 phones_num 最后一层输出节点个数，对应于|phones|+1 labels_num 一句话对应的标注扩展blank以后的个数，比如”123”扩展为”b1b2b3b” f
CTC论文阅读笔记
weixin_41411460的博客
04-20 1057
CTC论文阅读笔记 CTC是Alex大佬在06年发表在ICML上的文章首次提出的，是第一篇将端到端的训练引入到语音识别领域的文章。 下面就仔细介绍一下这篇文章的内容。我们首先需要记住的是CTC本身不是一个完整的网络，它需要嵌在神经网络后面，它实际上只是引入了一个新的损失函数和计算损失函数的算法，以及一个解码最终标签的算法。 引言 在DNN-CTC结构之前，所有的语音识别系统本质上都是以HMM或者CRF为基础的，但是这种框架具有较大的缺点，比如他们要求音频特征序列和标签之前具有预先标注的一一对应关系，也即需要
CTC理解
你好tesseract的专栏
12-13 1188
了解语音识别https://www.zhihu.com/question/20398418初探：https://www.zhihu.com/question/47642307经典论文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21775142
论文笔记：Representation Learning with Contrastive Predictive Coding
Wangpeiyi9979的博客
11-09 2203
对于无监督学习来说，互信息是一个非常重要的指标，它衡量了两个随机变量之间的相关性。在无监督学习中，利用对互信息的优化，通常我们能够得到更加好的特征表示。 要做什么 特征抽取是无监督学习的重要部分，旨在对大量的无标注数据样本进行训练，最后能够得到一个编码器E，将每一个样本XXX编码为一个好的向量表示zzz，那么如何衡量这个表示是否好呢？自编码器(AutoEncoder)告诉我们, 希望编码出的向量能够重构原始样本。因此我们在加入一个解码器D, 将重构的X′X'X′与XXX做Mse loss。 但是这样的想法
论文笔记：3DMM(ACM1999)
thebestone1022的博客
08-07 3175
论文：《A Morphable Model for the Synthesis of 3D Faces》 文章目录选择动机 选择动机 做什么？——基于单张人脸图像进行人脸的三维重建 这篇论文的目标：modeling textured 3D faces 带纹理的三维人脸建模
论文笔记：Insights from the Future for Continual Learning
weixin_39901859的博客
06-30 653
文章目录AbstractIntroductionSettingGhost modelBase model for continual learningCapacitating ghost model for future classesGeneratorComplete classifierLatent-space regularizationComplete strategy Abstract 持续学习旨在按顺序学习任务，对旧学习样本的存储具有（通常很严格的）约束，而不会遭受灾难性的遗忘。 本文提出了一种
论文笔记：KDD 2017 metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks
qq_44015059的博客
10-20 2294
前言 论文链接：http://hanj.cs.illinois.edu/cs512/survey_slides/4-5-metapath2vec-KDD17.pdf github:https://github.com/apple2373/metapath2vec 本文研究了异构网络中的表示学习问题。异质网络的主要难点来自于多种类型的节点和链接的存在，限制了传统网络嵌入技术的可行性。本文基于此设计了两个可伸缩表示学习模型，metapath2vecmetapath2vecmetapath2vec 和 metap
通过tensorflow进行RNN+LSTM+CTC的神经网络构筑
04-26
通过python，以tensorflow为底，进行RNN+LSTM+CTC的神经网络构筑，
CTC介绍
OOFelvis的博客
05-27 3482
OCR文字识别主要包括2个步骤： 文字检测：解决的问题是哪里有文字，大致的文本行区域 文字识别：对定位好的文字区域进行识别，主要解决的问题是每个文字是什么 文字检测可以使用我之前博客介绍的CTPN模型。 现有的常见的端到端文字识别框架有以下两种： 1.CNN+RNN+CTC 2.CNN+Seq2Seq+Attension机制 CTC CTC的全称为Connectionist Temporal Cl...
很详细的CTC介绍
weixin_44899277的博客
12-11 842
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Ma...
CTC算法基本原理解释
nicajonh的博客
12-25 1万+
语音识别中的CTC算法的基本原理解释 目前主流的语音识别都大致分为特征提取，声学模型，语音模型几个部分。目前结合神经网络的端到端的声学模型训练方法主要CTC和基于Attention两种。 本文主要介绍CTC算法的基本概念，可能应用的领域，以及在结合神经网络进行CTC算法的计算细节。 CTC算法概念 CTC算法全称叫：Connectionist temporal classification...
CTC（Connectionist Temporal Classification）论文笔记
m_buddy的博客
10-08 1万+
1. 思想 序列学习任务需要从未分割的输入数据中预测序列的结果。HMM模型与CRF模型是序列标签任务中主要使用的框架，这些方法对于许多问题已经获得了较好的效果，但是它们也有缺点： （1）需要大量任务相关的知识，例如，HMM中的状态模型，CRF中的输入特征选择； （2）需要有独立性假设作为支撑； （3）对于标准的HMM模型，它是生成式的，但是序列标签时判别式的。 RNN网络除了出入与输出的表达方式需...
CTC介绍（connectionist temporal classification论文翻译）
zephyr_wang的博客
03-02 3227
1.摘要 我基本是基于论文《Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks 》进行翻译总结的。看论文题目就知道CTC与RNN密切相关，联系在一起的，以及强调不分割（Unsegmented ）序列，点对点预测。 在CTC（connecti...
论文笔记：Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence
Learning from the mistakes
09-05 6985
感想 这篇文章不是好懂，需要有机器学习基础，特别是要了解HMM的前向后向算法，如果有人不知道这个算法的思想，可以参考周志华《机器学习》一书，上面对这个算法有一个详细的讲解，这篇文章最大的贡献就是提出了CTC的loss function，把神经网络输出后，把输出和语音文稿的映射变成了一个解码，我们只需要找到一条最佳路径，从而得到这段语音的转录文本，但是寻找所有路径求概率和是不可能了，因此有了前缀搜
ctc学习论文
Xwei1226的博客
05-21 901
HistoryICML-2006. Graves et al. [1] introduced the connectionist temporal classification (CTC) objective function for phone recognition. ICML-2014. Graves [2] demonstrated that character-level speech ...
CTC学习笔记（一） 简介
热门推荐
xmdxcsj的专栏
06-26 3万+
背景Connectionist temporal classification简称CTC，翻译不太清楚，可以理解为基于神经网络的时序类分类。其中classification比较好理解，表示分类问题；temporal可以理解为时序类问题，比如语音识别的一帧数据，很难给出一个label，但是几十帧数据就容易判断出对应的发音label，这个词也给出CTC最核心的意义；connectionist可以理解为神
CTC模型
zakexu的专栏
09-17 2万+
CTC模型（Connectionist temporal classification）接在RNN网络的最后一层用于序列学习所用；对于一段长度为T的序列来说，每个样本点 t 在RNN网络的最后一层都会输出一个softmax向量，表示预测概率；接上CTC模型之后，就可以正确预测出序列的标签； （一）简介 1.假设一段长为T的序列的每个时间点的label有可能是L个不同的label中的一个，那么这
铁路信号控制标准：CTC技术条件征求意见稿
描述中提到的“铁道行业信号控制专业CTC技术条件（征求意见稿）”，指的是针对铁路行业信号控制系统中的列车调度集中（CTC, Centralized Traffic Control）技术所制定的一系列技术要求和规范。CTC是一种先进的铁路...
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