前言MASR是一款基于Pytorch实现的语音识别框架，MASR致力于简单，实用的语音识别项目。可部署在服务器，Nvidia Jetson设备，未来还计划支持Android等移动设备。源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/MASR本项目使用的环境：Anaconda 3Python 3.7Pytorch 1.10.0Windows 10 or Ubuntu 18.
基于GMM的0-9孤立词识别系统以词为训练单位，添加新词汇需要重新进行训练，若要涵盖所以词，差不多6万个词，训练量极大，预测时也要计算6万个模型的似然，哪个大预测出哪个，在实际应用中有局限性，只能应用于小词汇量场合。孤立词识别系统识别了0-9的数字的英文单词，但是假如有人用英文报电话号码，是识别不了整个号码的，甚至识别不了其中的one。孤立词识别这个模型无法从一连串英文号码（里面包含了one tw
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2023-11-15 19:19:32
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中心思想：通过控制参数的变化范围加速模型的训练 背景：由于神经网络的每层参数在训练过程中都是在随时变化的，这就要求模型在训练过程中需要一个很好的参数初始化、较小的学习率来调整模型的参数，并且模型训练过程中需要保持原有的非线性特性，这就使得深度神经网络的训练很慢、很困难，称这种现象为internal covariate shift。 解决办法：每个minibatch对模型一部分层的输入进行Norm
语音识别是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到将人类的语音信号转换为文本信息。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度神经网络的语音识别模型取得了显著的进展。PyTorch是一个流行的开源机器学习库，它提供了灵活的编程模型和强大的计算性能，非常适合用于语音识别模型的训练。
本文将介绍如何使用PyTorch进行语音识别模型的训练。我们将从数据准备、模型设计、训练过程和评估等方面进行详细的阐述，并提
原创
2024-07-23 09:32:19
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语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。 语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。 语音识别技术所涉及的领域包括：
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2023-11-02 08:54:16
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文章目录前言一、保存加载模型二、模型训练和验证1.使用cuda进行训练2.训练测试集三、CIFAR10模型训练和验证1.模型2.模型训练3.模型测试 前言前端时间写了使用pytorch训练了mnist数据集，今天写cifar10模型的训练整个过程步骤，同时对训练后的模型进行验证一、保存加载模型保存和加载模型pytorch官网上给出以下两种方法，官网推荐第二种方法。 1.保存模型的结构和模型的参数
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2023-08-31 16:33:20
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一、加载与Model中参数不一致的预训练模型我们在构造好了一个模型后，可能要加载一些训练好的模型参数。举例子如下：假设 trained.pth 是一个训练好的网络的模型参数存储model = Net()是我们刚刚生成的一个新模型，我们希望model将trained.pth中的参数加载加载进来，但是model中多了一些trained.pth中不存在的参数，如果使用下面的命令：state_dict =
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2023-09-10 15:30:43
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DNN的模型参数{W,b}需要通过每个任务的训练样本S={o,y}来训练得到。这个过程即训练过程或者参数估计过程，需要一个给定的训练准则和学习算法，也即需要定义一个损失函数。实际训练中交叉熵准则应用最多。 模型参数的训练应该最小化期望损失函数。 交叉熵训练准则能独立地处理每一帧语音向量，而语音识别本质上是一个序列分类问题。序列鉴别性训练方法，常用的有MMI，BMMI，MPE，MBR。均方误差准则M
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2023-08-25 01:52:55
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## 如何训练语音识别模型 pytorch
在现代科技发展的今天，语音识别技术已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。而利用深度学习框架如PyTorch来训练语音识别模型，已经成为了一种常见的做法。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch来训练一个简单的语音识别模型，并解决一个实际的问题。
### 问题描述
假设我们有一个数据集，其中包含了一些音频文件和它们对应的标签，我们希望能够训练一个模
原创
2024-06-16 04:30:04
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调研数据集：ICDAR2015,ICDAR2017,ICDAR2019,CTW1500 ICDAR2015：challenge：文字检测不仅要在自然场景下完成，而且字体变化如模糊、倾斜、背景干扰等。1. 文本定位 Text Localization（
# 使用PyTorch训练BERT模型的指南
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种强大的预训练语言模型，广泛用于自然语言处理任务，如文本分类、问答、情感分析等。本文将介绍如何使用PyTorch训练自己的BERT模型，并提供示例代码和必要的解释。
## 环境准备
在开始之前，确保你已经安装了以下库：
在机器学习与计算机视觉领域里，PyTorch因其灵活性和强大的功能而备受推崇。预训练模型的构建过程对提高算法的学习效果至关重要。本文将详细探讨如何在PyTorch中预训练自己的模型，附带相关的错误分析与解决方案，确保在不同场景下的成功实施。
### 问题背景
在深度学习的任务中，模型的预训练能够通过在大规模数据上获取有价值的特征表示，从而提高其在特定任务上的表现。这种方法尤其适用于数据量不足的
以往的大多数教程都是数年前的Faster RCNN源码，因为旧环境和现有环境的不同，导致环境配置方面出现一系列问题。特别是利用setup.py或者make.sh配置所需的环境时，遇到并解决一个又一个的问题，遗憾的是，失败总是贯彻全局。解决方案：找到近年的Faster RCNN源码，观察是否需要setup.py，作为一个Lucky Boy，在此分享我的操作流程。 源码编写的非常棒！里面也详
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2023-12-06 20:35:02
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文章目录torchvision1 torchvision.datssets2 torchvision.models模型比较 torchvision官网上的介绍：The torchvision package consists of popular datasets, model architectures, and common image transformations for compute
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2024-06-07 09:02:22
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最近一个项目需要做目标的检测识别，采用了目前最棒的mask rcnn，下面介绍一下流程：1.首先在maskrcnn的文件夹中建一个myData和myconfigs，然后myData下mkdir一个coco，coco里面分别是train，val，annotations，前面是用来放训练集和测试集，后面的保存coco格式的.json文件。myconfigs里面保存这样几个文件，一个是configs里面
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2023-12-27 11:19:57
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摘要：语音识别使声音变得“可读”， 让计算机能够“听懂”人类的语言并做出反应， 是人工智能实现人机交互的关键技术之一。本文介绍了语音识别的发展历程， 阐述了语音识别的原理概念与基础框架，分析了语音识别领域的研究热点和难点， 最后，对语音识别技术进行了总结并就其未来研究进行了展望。语音识别技术的发展历程语音识别技术始于20世纪50年代，贝尔实验室研发了10个孤立数字的语音识别系统第一阶段：探索阶段。
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2023-08-30 10:42:31
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Pytorch深度学习（5） -- 词向量及Glove预训练模型使用1.word2vec的原理和实现2.Glove预训练模型使用2.1 求近义词和类比词2.1.1 使用预训练的词向量2.2.2 应用预训练词向量2.2.2.1 求近义词2.2.2.2 求类比词小结 1.word2vec的原理和实现具体参考： [CSDN]:2.Glove预训练模型使用2.1 求近义词和类比词在（word2vec的实现
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2023-11-24 08:45:35
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1.背景介绍语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，它涉及到将图像中的像素分为不同的类别，以表示不同物体、场景和特征。这种技术在自动驾驶、地图生成、医疗诊断等领域具有广泛的应用。随着深度学习技术的发展，语义分割的研究也得到了重要的推动。在这篇文章中，我们将介绍如何使用PyTorch构建高性能的语义分割模型。我们将从背景介绍、核心概念与联系、核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解，到具体
文章目录1. 前言2. 明确学习目标，不急于求成，不好高骛远3. 在开始学习 Python 之前，你需要做一些准备2.1 Python 的各种发行版2.2 安装 Python2.3 选择一款趁手的开发工具3. 习惯使用IDLE，这是学习python最好的方式4. 严格遵从编码规范5. 代码的运行、调试5. 模块管理5.1 同时安装了py2/py35.2 使用Anaconda，或者通过IDE来安装
声音的本质是震动，震动的本质是位移关于时间的函数，波形文件(.wav)中记录了不同采样时刻的位移。通过傅里叶变换，可以将时间域的声音函数分解为一系列不同频率的正弦函数的叠加，通过频率谱线的特殊分布，建立音频内容和文本的对应关系，以此作为模型训练的基础。案例：画出语音信号的波形和频率分布# -*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport numpy.ff
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2024-06-27 08:45:08
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