state-of-the art speech recogniton with seqence to sequence models

最新推荐文章于 2020-09-25 19:35:52 发布
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#语音识别

本文深入探讨了Google于2018年提出的LAS模型，重点讲解了其核心的attention-based注意力机制及encoder-decoder编码解码模型，为读者提供了一个全面理解LAS模型及其在自然语言处理领域应用的视角。

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

Google 2018
attention-based 注意力机制
encoder-decoder 编码解码模型
LAS 模型

CNU小学生：Sequence to Sequence原理，Attension原理，Self-Attenssion原理详细讲解。
u011233351的博客
09-22 1215
大家好，我是CNU小学生，本文将通俗讲解Sequence2Sequence理论，Self-Attenssion理论和Transformer理论。 基础概念:Sequence to Sequence 这是一个机器翻译的基本概念。现在我有一句中文：我是首都师范大学的学生。我想把它翻译成英文：I am a student of Capital Normal Univers...
论文理解——Audio Adversarial Examples:Targeted Attacks on Speech-to-Text
qq_42372980的博客
05-06 3621
0-Abstract 本文构建了有关语音识别的定向语音对抗样本，给定任意音频波形，可以产生99.9%相似的另一个音频波形，且可以转录为所选择的任何短语。作者将基于白盒迭代优化攻击应用于DeepSpeech模型（端到端语音识别），实验显示，它具有100%的成功率。 1-Introduction 1.1Existing work 当前对对抗样本的研究大多基于图像空间，包括图像分类、图像生成模型...
State of the art speech recognition with sequence-to-sequence models
weixin_30455067的博客
08-04 406
基于注意机制的编码解码结构例如LAS(Listen,Attention,Spell),将声学模型,发音模型和语言模型统一在一起,使得语音识别做到了端到端训练. 本文在LAS基础上,在建模结构和优化过程这两个方面做出了一些改进,从而显著地提升模型性能.建模结构方面,使用单词级别模型代替字母级别模型和使用multi-head attention. 优化过程方面,包括最小单词错误率,标签平滑,s...
Sequence-to-Sequence Speech Recognition with Time-Depth Separable Convolutions
pitaojun的博客
09-20 440
1.论文摘要 提出了一种time-depth separable 的卷积网络结构，作为ED模型的encoder,在显著减少了参数量的同时增加了计算速度，并且可以维持较大的感受野范围，在noisy LibriSpeech test set 取得了WER 22%的提升。 2.模型结构 encoder TDS 的卷积结构，采用了一个2d卷积，这里输入维度为（batch_size, 1, time_step, num_mel), 采用k,1 的kernel size，输出为 (batch_size, c, t
sequence to sequence模型
weixin_30381317的博客
05-16 1573
sequence to sequence模型是一类End-to-End的算法框架，也就是从序列到序列的转换模型框架，应用在机器翻译，自动应答等场景。Seq2Seq一般是通过Encoder-Decoder（编码-解码）框架实现，Encoder和Decoder部分可以是任意的文字，语音，图像，视频数据，模型可以采用CNN、RNN、LSTM、GRU、BLSTM等等。所以...
深度学习（BOT方向） 学习笔记（1） Sequence To Sequence 学习
Fragrant_huee
09-11 706
1、 Seq 2 Seq是什么 从一个Sequence做某些工作映射到（to）另外一个Sequence的任务  具体结合实际应用来说，如下的连个任务都可以看做是Seq2Seq的任务“  1、SMT翻译任务（源语言的语句 -> 目标语言的语句）  2、对话任务（上下文语句->应答语句）   诸如上图，其实也就是一个示例（从ABC 这个Sequence 映射到 WXYZ） 2、RNN ...
iDT-FV-for-action-recogniton:iDT（改进的密集轨迹）和Fisher Vector算法用C ++实现
05-14
iDT-FV-for-action-recogniton iDT(mproved dense trajectories ) and Fisher Vector algorithm implement with C++ IDT + FisherVector编码 IDT 特征提取 IDT 的官方代码在这里 依赖的工具包是OpenCV2.4 和 ffmpeg...
整理好的speech-recognition之recognize-sphinx中文语音包
11-23
cmusphinx-zh-cn-5.2.tar.gz里的目录和文件都已经完成重命名的版本，直接解压到在用的python包目录site-packages/speech_recognition/pocketsphinx-data/目录下就可以用啦。操作没问题的话，会在这个目录下生成一个...
Image-Recogniton-as-a-Service-AWS
05-19
图像识别即服务AWS 此应用程序是使用JavaScript node.js中的AWS开发工具包库并表达JS来构建的。 系统中的所有层都是使用Node.js和ExpressJs从头开始实现的。 处理异步调用： 由于所有AWS请求本质上都是异步的，...
Facial-Recogniton-Error
03-06
面部识别技术是现代信息技术中的一个重要领域，它利用生物特征进行个人身份的自动识别。在诸如安全监控、手机解锁、支付验证等应用场景中，面部识别已经成为一种广泛应用的技术。然而，"Facial-Recognition-Error"这...
Deep NMT： Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 介绍
JohnBanana的专栏
09-25 481
总览： Abstract：本文提出了一种通用的端 对端的方法进行序列到序 列的学习，其中的 Encoder和Deocder都是 多层的LSTM。我们的模 型在机器翻译上取得了非 常好的效果。 Introduction：为了处理变长的输入和变长的 输出，我们使用了LSTM来作 为Encoder和Deocder，并且 得到了很好的结果。 The Model：我们使用两个不同的LSTM来作为 Encoder和Deocder，其中Encoder将源 语言编码成定长的向量,Deocder生成一个...
Sequence Modeling With CTC
JIN JI 2013.12.24
12-11 1821
Sequence ModelingWith CTCurl:https://distill.pub/2017/ctc/ A visual guide to Connectionist Temporal Classification, an algorithm used to train deep neural networks in speech recognition, handwriting
谷歌大脑2017总结（Jeff Dean执笔，干货满满，值得收藏）
量子位
01-12 3386
李杉 维金 编译自 Google Blog量子位 出品 | 公众号 QbitAI谷歌AI Senior Fellow、谷歌大脑负责人Jeff Dean，按照惯例，今天开始发布2017年度的谷歌大脑年度总结。在这份已经发布的总结中，Jeff Dean回顾了谷歌大脑团队过去一年的核心研究，以及在多个AI领域的研究进展。Jeff Dean还把相关研究的论文等一并附上，堪称良心之作，值得收藏。以下是最新发
Direct speech-to-speech translation with a sequence-to-sequence model
gdtop的个人笔记
04-17 3819
本篇详细介绍了Google Translate的新技术，从音频直接翻译音频。这个模型叫做S2ST(speech-to-speech translation)。原理是通过一个语音的声谱图映射到另一种语音的声谱图。 Abstract 我们提出了一种基于注意力的序列到序列神经网络，它可以直接将一种语言的语音转换成另一种语言的语音，而不依赖于中间文本表示。该网络经过端到端的训练，学习将语音谱图映射成另...
谷歌发布全新端到端语音识别系统：词错率降低至5.6%
机器之心
12-16 1452
近日，谷歌发表博客介绍了他们对端到端语音识别模型的最新研究成果，新模型结合了多种优化算法提升 LAS 模型的性能。相较于分离训练的传统系统，新方法充分地发挥了联合训练的优势，在语音搜索任务中取得了当前业内最低的词错率结果。 当前最佳语音搜索模型 传统自动语音识别系统（ASR）一直被谷
学习笔记：语音识别 === 杂记
张荣
12-26 361
这篇笔记，是语音方面的大杂烩，主要用于记录当前的状况，然后就是各种学习的资源整合 语音识别技术近年进展 2017 年 3 月，IBM 结合了 LSTM 模型和带有 3 个强声学模型的 WaveNet 语言模型。「集中扩展深度学习应用技术终于取得了 5.5% 错词率的突破」。相对应的是去年 5 月的 6.9%。 2017 年 8 月，微软发布新的里程碑，通过改进微软语音识别系统中基于神经网络的...
谷歌大脑2017技术研究总结 | Jeff Dean执笔（附论文 & 数据集）
数据派THU
01-16 2529
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:qbitai）授权转载，转载请联系出处本文长度为8311字，建议阅读10分钟Jeff Dean回顾了谷歌大脑团队过去一年的核心研究，以及在多个AI领域的研究进展。谷歌AI Senior Fellow、谷歌大脑负责人Jeff Dean，按照惯例，今天开始发布2017年度的谷歌大脑年度总结。在这份已经发布的总结中，Jeff Dean回顾了谷歌大脑团队过去一年的核心研
深度学习在语音识别中的应用
huan132456765的博客
05-10 5221
提起深度学习的再次兴起，大家首先可能会想到2012年AlexNet在图像分类上的突破，但是最早深度学习的大规模应用发生在语音识别领域。自从2006年Geoffrey Hinton提出逐层的Pretraining之后，神经网络再次进入大家的视野。2009年Geoffrey Hinton和Deng Li把DNN用于声学模型建模，用于替代GMM，同时大家发现在训练数据足够的情况下Pretraining是...
语音识别深度学习模型发展历程论文简要总结
v-space的博客
08-20 1488
1.DBN was used ASR [1]Mohamed A, Dahl G, Hinton G. Deep belief networks for phone recognition[C]//Nips workshop on deep learning for speech recognition and related applications. 2009, 1(9): 39 ##2....
基于Arcface-Pytorch实现Pytorch人脸检测与识别
资源摘要信息:"Face-Recognition:在Pytorch上使用内置在Arcface上的预训练模型进行人脸识别" 本指南旨在介绍如何使用基于PyTorch框架的预训练模型ARCFACE来实现人脸识别。ARCFACE是一种深度学习模型，专注于提升...
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