【论文笔记】ContextNet: Improving Convolutional Neural Networks for ASR with Global Context

ContextNet是一种改进的卷积神经网络,用于提高自动语音识别(ASR)的性能,通过引入全局上下文。文章指出,传统CNN受限于卷积核大小,难以捕获长距离依赖,而ContextNet通过SE结构解决了这一问题。SE结构通过全局池化和权重注入增强特征向量,增加对长距离上下文的感知。此外,文章提出了一种负采样方案,减小模型参数并保持高识别准确率。实验结果显示ContextNet在ASR任务上的优越性。

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题目

ContextNet: Improving Convolutional Neural Networks for Automatic Speech
Recognition with Global Context

链接

https://arxiv.org/pdf/2005.03191.pdf

代码实现:
https://github.com/iankur/ContextNet

标签

Speech Recognition, CNN

Contributions

  • 使用了基于global context的CNN作为ASR的模型
  • 持续的负采样和模型缩放来减小模型的参数的同时保证WER维持较小值

亮点与启发

文章指出:

  • 一般CNN由于卷积核大小的限制无法获取到长距离的依赖,导致表现不如RNN-based模型
  • 文中使用的SE结构,将一个序列的特征向量“挤压”(squeeze)到一个global context vector,然后将这个上下文向量作用与每个原始的特征向量(两者通过相乘结合)
  • 提出负采样方案:8次不间断减小输入序列的长度,减小计算耗时的同时保证识别的准确率

文章重点

SE如何构造计算

公式:

### 线性可变形卷积技术增强卷积神经网络性能 线性可变形卷积是一种扩展标准卷积操作的技术,允许模型自适应地调整感受野的位置。这种灵活性使得模型能够更好地捕捉不同尺度和形状的目标特征。 #### 基本原理 在传统卷积中,滤波器按照固定的空间布局滑动并提取特征。然而,在处理复杂场景时,物体可能呈现不同的姿态、比例或遮挡情况。为此,线性可变形卷积引入了一个额外的分支来预测每个位置上的偏移量(offset),这些偏移会作用于原始采样点上[^4]: ```python import torch.nn as nn class LinearDeformConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1): super(LinearDeformConv, self).__init__() # 学习偏移量的子网 self.offset_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=kernel_size * kernel_size * 2, # xy方向各需一个偏移 kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding) # 主干卷积层 self.conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding) def forward(self, x): offsets = self.offset_conv(x) # 预测偏移场 output = deform_conv_function(input=x, offset=offsets, weight=self.conv.weight, bias=self.conv.bias) return output ``` 这里`deform_conv_function()`代表实现具体变形卷积运算的功能函数。通过这种方式,即使面对形态各异的对象实例,也能获得更精准的感受域定位。 #### 性能提升机制 当应用于目标检测任务时,该方法有助于提高边界框回归精度以及分类准确性。特别是在多尺度变换下保持鲁棒性的能力尤为突出[^2]。由于采用了基于数据驱动的方式动态调整空间支持区域,因此相比静态模板化的常规做法更具表达力。
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