GitHub 地址本教程目标：更高层次地理解PyTorch的Tensor库以及神经网络训练一个小的神经网络模型用于图像分类前提：安装torch和torchvision包。目录1. 什么是PyTorch？2. Autograd：自动求导3. 神经网络4. 训练分类器5. 可选：数据并行处理1. 什么是PyTorch？PyTorch是一个基于python的科学计算包，主要针对两类人群：1)
目录1 引言2 介绍3 Conformer模型3.1 Muti-Headed Self-Attention 模块3.2 卷积模块3.3 Feed forward 前馈模块4 实验分析5 疑问和思考 1 引言Transformer 模型擅长捕捉基于内容的全局交互，而 CNN 则有效地利用了局部特征。2 介绍Transformer 擅长对远程全局上下文进行建模，但它们提取细粒度局部特征模式的能力较差
⛄ 内容介绍 1、语音识别系统概述 语音信号是一种典型的非平稳信号，并且在录音过程中不免受到电噪音，呼吸产生的气流噪音以及录音环境下的突发噪音的影响，所以语音信号要经过预滤波、采样量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等预处理过程后才可以进行下一步的特征征参数提取等工作。在接下来的语音
# 在PyTorch中实现Conformer语音分类
在如今的机器学习领域，语音分类是一个非常热门的研究方向，而Conformer（Convolution-Augmented Transformer）则是一个非常有效的模型架构。本文将详细介绍如何使用PyTorch实现Conformer进行语音分类。
## 整体流程
首先，让我们简单介绍一下实现Conformer语音分类的整体步骤。以下是整个
原创
2024-10-03 03:49:27
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本篇文章使用进行pytorch进行语义分割的实验。1.什么是语义分割？语义分割是一项图像分析任务，我们将图像中的每个像素分类为对应的类。 这类似于我们人类在默认情况下一直在做的事情。每当我们看到某些画面时，我们都会尝试“分割”图像的哪一部分属于哪个类/标签/类别。 从本质上讲，语义分割是我们可以在计算机中实现这一点的技术。 您可以在我们关于图像分割的帖子中阅读更多关于分割的内容。 这篇文章的重点是
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2023-09-18 11:43:25
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前言Kaldi是当前最流行的开源语音识别工具(Toolkit)，它使用WFST来实现解码算法。Kaldi的主要代码是C++编写，在此之上使用bash和python脚本做了一些工具。而实时识别系统的好坏取决于语音识别的性能，语音识别包含特征提取、声学模型、语言模型、解码器等部分。Kaldi工具箱集成了几乎所有搭建语音识别器需要用到的工具。step1、下载源代码git clone https://gi
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2024-07-26 11:37:11
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1. Introduction该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模，其中声学模型包括 CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC，语言模型包含 transformer、CBHG，数据集包含 stc、primewords、Aishell、thchs30 四个数据集。本项目现已训练一个迷你的语音识别系统，将项目下载到本地上，下载 thchs 数据集并解压至 data
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2024-05-17 05:38:28
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摘要最近，在自动语音识别（ASR）领域，Transformer和卷积神经网络（CNN）的模型已经显示出较好的结果，且优于循环神经网络（RNN）。Transformer模型擅长捕获基于内容的全局交互，而CNNS有效利用局部特征。在这项工作中，我们通过研究如何以参数高效的方式，将卷积神经网络和Transformer组合起来，来建模音频序列的局部和全局依存，从而充分利用两者优势。为此，我们提出了用于语音
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2024-07-08 09:25:56
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语音技术在近年来开始改变我们的生活和工作方式。对于某些嵌入式设备来说，语音成为了人机交互的主要方式。出现这种趋势的原因，首先是计算能力的不断提升，通用GPU等高计算能力设备的发展，使得训练更复杂、更强大的声学模型（Acoustic Model, AM）变得可能，高性能的嵌入式处理器的出现，使语音识别的终端应用变得可能。 声学模型是人工智能领域的几大基本模型之一，基于深度学习的声学模型发展对于人工
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2024-03-22 13:28:04
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Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition 论文鉴赏Conformer：针对语音识别的卷积增强by 熠熠发光的白前言：这是我人生中第一次看相关论文！激动！主要是为了完成后面要学习的HW4的代码修改工作~论文网址：https://arxiv.org/pdf/2005.08100.pdfAbstract 近期T
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2024-08-12 17:10:14
32阅读
00 - 前言
欢迎学习《基于 Conformer 和 Transformer 模型的中文语音识别》实验。本案例旨在帮助你深入了解如何运用深度学习模型搭建一个高效精准的语音识别系统，将中文语音信号转换成文字，并利用开源数据集对模型效果加以验证。
学习目标
在本课程中，您将学习如下内容：
语音数据预处理的方法
使用AI模型对语音数据进行预测推理的流程
AI模型推理结果后处理的方法
端到端的深度学
ResNet+Vit=？
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2022-01-06 16:12:14
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从知乎转载：目标检测算法Conformer（卷积-注意力机制） - 咚咚的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/397080280目标检测算法Conformer（卷积-注意力机制）本文主要对目标检测算法Conformer进行讲述，本文逻辑结构和论文保持一致。摘要在卷积神经网络 (CNN) 中，卷积操作擅长提取局部特征，但难以捕获全局表示。在本文中，我们提出了一种
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2024-04-29 19:11:57
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目录Transformer模型 前言：推荐文章： Vision Transformer模型前言：cls token作用:代码解析：推荐文章： Conformer模型 前言：论文出处： 推荐文章： Transformer DSSM模型推荐文章： Transformer模型 前言：最近Transformer在CV领域很火，
最近一直在做WeNet conformer encoder模型的GPU TensorRT加速，也有幸参加了NVIDIA Hackathon 2022 加速 Wenet 的比赛和阅读了NVIDIA 内部团队 关于 WeNet TensorRT加速的代码。学习到了很多东西，抛砖引玉进行汇总，欢迎各位大佬拍砖。以下加速策略描述以TensorRT为例进行简单描述。 PS： 阅读前需要非常了解conform
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2024-05-04 13:13:50
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语音识别中的Transformer和Conformer（一）简介先验知识Embedding什么是Padding、max_lenmax_lenPadding注意力机制TRM中的注意力Transformer架构整体网络架构代码Encoder==位置编码（Positional Encoding）==获得Padding多头注意力机制前馈神经网络层解码端为什么需要mask解码器自身的MASK多头注意力机制
系列文章目录本文总结了2021年以来，所有将CNN与Transformer框架结合的CV算法如有疑问与补充，欢迎评论 CNN+Transformer系列算法系列文章目录前言一、Conformer(国科大&华为&鹏城)1.框架概述2.方法3.CNN分支4.Transformer分支5.FCU单元（Feature Coupling Unit6.实验结果7.总结二、Mobile-Form
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2024-03-07 21:24:55
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这里写目录标题参考前言cnn与transformer如何在cnn中插入transformer2021 ICCV-Conformer(国科大&华为&鹏城)详情框架概述 参考1.CNN+Transformer算法总结前言总结了2021年以来，所有将CNN与Transformer框架结合的CV算法在卷积神经网络(CNN)中，卷积运算擅长提取局部特征，但在捕获全局特征表示方面还是有一定的
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2024-03-03 21:51:42
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上一次研究语音识别是21年年底的事情了，记得当时是先进行了语音识别的应用，然后操作了模型的再次训练；两年过去，关于ASR相关流程忘得差不多了，这次基于paddlespeech的代码，进行了流程的梳理，关于一些细节还在学习中，先记录于此：'zh:[conformer_wenetspeech-zh-16k], '
'en:[transformer_librispeech-en-16k], '
'zh_
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2024-09-25 10:22:26
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简介
本教学文档旨在详细介绍如何使用PyTorch和相关库构建、训练和评估用于鲸类声音分类的深度学习模型。我们将使用Transformer和Conformer架构，通过Mel频谱图对鲸类声音进行分类。文档将涵盖环境配置、数据准备、代码结构、模型介绍、训练与评估过程以及结果可视化等内容，帮助您全面理解和复现这一分类任务。
环境配置
在开始之前，确保您的计算环境具备以下条件：
操作系统: 推荐使用L
