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其各个数据特征如下
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处理数据先导入需要用到的模块这里用到了keras的API关于keras的使用可以看官方教程点击前往from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import p
论文： TRANSFORMER-TRANSDUCER:END-TO-END SPEECH RECOGNITION WITH SELF-ATTENTION思想： 1）借助RNN-T在语音识别上的优势，通过tranformer替换RNN-T中的RNN结构，实现并行化运算，加快训练过程； 2）encoder部分前段引入包含因果卷积的VGGNet，一方面缩短声学特征的时序长度，节约计算，另一方面融合
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2024-07-04 07:24:52
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2023-10-08 09:20:31
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在深度学习中，RNN是处理序列数据的有效方法之一，也是深度的一种很好的体现，本文将简单介绍RNN的工作方式，以及针对IMDB数据集的简单实践RNN简介RNN（Recurrent Neural Network），在基本的全连接层上迭代一层或多层带有历史信息（h）的RNN神经单元（RNN cell），使神经网络能够处理具有上下文关联的序列数据，能够有效减少隐层的参数量，提升训练效率和准确率为了更好的说
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2024-04-14 21:23:30
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语音识别技术 让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。 语音识别本质上是一种模式识别的过程，未知语音的模式与已知语音的参考模式逐一进行比较，最佳匹配的参考模式被作为识别结果。 语音识别的目的就是让机器赋予人的听觉特性，听懂人说什么，并作出相应的动作。目前大多数语音识别技术是基于统计模式的，
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2023-09-17 11:22:18
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1.背景介绍语音识别技术，也被称为语音转文本技术，是人工智能领域的一个重要分支。它旨在将人类的语音信号转换为文本信息，从而实现人机交互的自然语言处理。随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术的应用也日益广泛，如智能家居、智能汽车、语音助手等。在本文中，我们将深入探讨语音识别技术的核心概念、算法原理、实例代码以及未来发展趋势。我们希望通过这篇文章，帮助您更好地理解语音识别技术的工作原理，并提供一些实
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2024-09-14 13:22:24
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前言：基于联结时序分类(CTC)的声学模型不再需要对训练的音频序列和文本序列进行强制对齐，实际上已经初步具备了端到端的声学模型建模能力。但是CTC模型进行声学建模存在着两个严重的瓶颈，一是缺乏语言模型建模能力，不能整合语言模型进行联合优化，二是不能建模模型输出之间的依赖关系。RNN-Transducer针对CTC的不足，进行了改进，使得模型具有了端到端联合优化、具有语言建模能力、便于实现Onlin
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2024-04-15 15:44:09
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# 使用RNN实现语音识别的语言模型
语音识别的RNN（循环神经网络）语言模型是一个非常重要且有趣的项目，尤其对于刚入门的开发者。本文将通过简单的步骤和代码示例来帮助你理解如何实现这个项目。
## 实现流程
我们将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------------|-----
原创
2024-09-27 06:00:46
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论文：,2018CTC的一个问题在于，其假设当前帧的输出与历史输出之间的条件独立性；RNN-T引入预测网络来弥补CTC这种条件独立性假设带来的问题 思想： 1)针对CTC网络的条件独立性假设(当前时刻输出与之前的输出条件独立)，引入语言模型预测网络分支，通过联合前馈神经网络将二者结合，在预测最终输出时能够同时利用声学和语言特征信息; 2)在grapheme作为
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2024-07-31 13:24:29
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近来在了解卷积神经网络（CNN），后来查到CNN是受语音信号处理中时延神经网络（TDNN）影响而发明的。本篇的大部分内容都来自关于TDNN原始文献【1】的理解和整理。该文写与1989年，在识别"B", "D", "G"三个浊音中得到98.5%的准确率，高于HMM的93.7%。是CNN的先驱。 普通神经网络识别音素在讲TDNN之前先说说一般的神经网络的是怎样识别音素的吧。假设要识别三个辅音
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2024-03-22 13:33:17
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序言：语音识别作为人工智能领域重要研究方向，近几年发展迅猛，其中RNN的贡献尤为突出。RNN设计的目的就是让神经网络可以处理序列化的数据。本文笔者将陪同小伙伴们一块儿踏上语音识别之梦幻旅途，相信此处风景独好。内容目录 环境准备RNN与LSTM介绍RNNLSTM语音识别介绍声学特征提取声学特征转换成音素(声学模型)音素转文本(语言模型+解码)语音识别简单实现提取WAV文件中特征将WAV文件
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2024-05-23 11:24:38
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论文： RNNT:SPEECH RECOGNITION WITH DEEP RECURRENT NEURAL NETWORKS,2013 LSTM结构: 多层双向LSTM结构：思想： CTC对于当前时刻的输出只与当前时刻输入有关p(k|t)，而RNN-T引入语音学的信息，不仅与当前时刻输入有关，还有历史的输出有关p(k|t,u)；即RNN-T的两个网络输出，一个是C
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2024-04-21 16:54:50
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# 基于RNN语言模型的语音识别
随着人工智能的发展，语音识别技术得到了广泛关注，尤其是在自然语言处理(NLP)和自动语音识别(ASR)领域。其中，循环神经网络（RNN）因其在处理序列数据方面的优势而备受青睐。本文将介绍如何利用RNN语言模型进行语音识别，并通过Python代码示例加以说明。
## 什么是RNN？
循环神经网络是一种特殊类型的神经网络，特别适合处理序列数据。与传统的前馈神经网
原创
2024-09-25 08:05:55
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整理 | 屠敏和 OpenAI、Google 分道扬镳，Meta 在开源大模型方向上越走越深。今日，Meta 在 GitHub 上再次开源了一款全新的 AI 语言模型——Massively Multilingual Speech (MMS，大规模多语种语音)，它与 ChatGPT 有着很大的不同，这款新的语言模型可以识别 4000 多种口头语言并生成 1100 多种语音（文本到
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2024-04-29 12:54:37
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参考微博视频：http://weibo.com/p/2304444948c16e85c39a07240b193cd5509574 参考github代码：https://github.com/llSourcell/tensorflow_speech_recognition_demo/blob/master/demo.py 参考修改代码：https://github.com/llSourcell/t
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2023-12-19 09:51:17
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语音识别模型：语音识别模型主要分为两种，一种是基于seq2seq的，一种是基于HMM的。 seq2seq的模型主要有LAS，CTC，RNN-T，Neural Transducer，MoChA。本节讲最流行的LAS，就是Listen，Atten，and Spell，典型的seq2seq+attention的自编码模型。 1. Listen：编码器会把输入的一串声学特征，转换为高维隐层嵌入
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2024-05-31 20:54:40
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).以下测试结果基于测试点（祝福语、数字、日期、绕口令、诗、日常用语）[百度收费][优点]).比起百度自家发布的免费版本，速度快很多，很好的解决了丢字(丢句、就是有的地方没有翻译)).比起百度自家发布的免费版本，语义解析在有些方面增强了，翻译的更准确些).百度断点，自动标点符号绝对优势[缺点]).还存在丢字的现象，有些地方翻译不准确).对于普通话的兼容度还不够好(发音不准、口音)).语义自动解析还
1、RNN的基本设定在语言模型任务中，给定特定的单词序列（句子片段）,任务目标是预测该片段的下一个单词(或者符号)。传统的n-gram模型可以应用于该任务，但是它存在着许多难以解决的问题：假设预测序列为 Tom open his ___①强假设问题：n-gram模型的构建依赖于过强的假设，即假设待预测的第n各单词只依赖于它之前的n-1个单词，即：②稀疏问题：由于n-gram模型的预测靠的是第对条件
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2024-08-09 12:39:08
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语种识别1.简介1.1 数据集简介1.2 识别口语种类简介2.项目实现概述2.1音频数据转化为语谱图2.2语谱图的语种识别3.口语识别项目的详细实现3.1 语谱图转化程序实现3.1.1 划分训练集和验证集3.1.2 MP3转化为语谱图3.2 基于caffe的CNN网络训练程序实现3.2.1 caffe环境配置3.2.2 生成语谱图数据txt清单3.2.3 生成leveldb数据库3.2.4 ca
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2024-08-09 17:13:56
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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
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2024-05-30 22:58:36
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