端到端中文车牌识别这是一个pytorch实现的端到端中文车牌识别，整个项目主要是从SSD修改而来的，非常感谢作者的开源。同时项目主要参考了阿里的这篇paperA Novel Integrated Framework for Learning both Text Detection and Recognition的思想，实现了ocr_roi_pooling，基于此，可以将检测、分类和文字识别整合在...
原创
2021-09-07 11:57:59
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利用提供的模板进行车牌识别： 模板： 测试数据： 整体思路分为3个步骤：①将图像中车牌位置截取出来；②将车牌安照字符进行分割；③对分割好的字符图像进行模板匹配。实验基于jupyter进行，具体代码见附件。 第一步：截取车牌图像 一开始使用颜色特征进行，因为前几个图片整体构图都比较简单，颜色较为单一，特别是前两个，车牌部分较亮，其余部分较暗，不管使用颜色直方图或者直接二值化处理都可以提取出车牌部分。
1. 实验结果采用端到端的方式进行车牌识别，数据集采用的是CCPD。主要问题：检测方面基本没有问题，问题更多的是在识别上对侧面拍的车牌识别问题最大，有篇文章做了矫正研究，后面再看看有的时候识别的最后一位没有，应该是特征池化部分不准确，看能否采用特征金字塔的思路，进行多层池化，在特征送入识别网络后续的工作 如何支持旋转检测和识别...
原创
2021-09-07 10:24:59
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什么是端到端？ 对于传统的语音识别，通常会分为3个部分：语音模型，词典，语言模型。语音模型和语言模型都是分开进行训练的，因此这两个模型优化的损失函数不是相同的。而整个语音识别训练的目标（WER：word error rate）与这两个模型的损失函数不是一致的。 对于端到端的语音识别，模型的输入就为语音特征（输入端），而输出为识别出的文本（输出端），整个模型就只有一个神经网络的模型，而模型的损失
译者｜薛命灯
编辑｜Natalie
wav2letter 是由 Facebook AI 研究团队开源的一款简单而高效的端到端自动语音识别系统，它实现了在 WavLetter：an End-to-End ConvNet-based Speed Recognition System 和 Letter-Based Speech Recognition with Gated ConvNets 这
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）一直被谷歌的多种语音搜索应用所使用，它由声学模型（AM）、发音模型（PM）和语言模型（LM）组成，所有这些都会
为什么需要端到端的系统传统语音识别系统非常复杂，需要分别训练声学模型、语言模型、发音模型需要领域特殊的专业知识 通过端到端的模型可以直接将输入的声学特征转变为文本端到端语音识别系统介绍Seq2Seq 此模型长用于机器翻译、语音识别。其优点是输入输出不需要等长，而且两者长度不固定。 此模型包含两个RNN结构，分别用于编码与解码。Decoder网络直到解码的序列是END才停止，因此可以实现变长的输出。
端到端语音识别传统语音识别由多个模块组成，彼此独立训练，但各个子模块的训练目标不一致，容易产生误差积累，使得子模块的最优解并不一定是全局最优解。 针对这一问题，提出了端到端语音识别，直接对等式（1）中的概率P（W|X）进行建模，将输入的语音波形（或特征矢量序列）直接转换成单词、字符序列。 端到端的语音识别将声学模型、语言模型、发音词典等模块容纳至一个系统，通过训练直接优化最终目标，如词错误率（WE
目录：1. 传统的语音识别系统2. 使用端到端（end-to-end）系统的原因3. Connectionist Temporal Classification（CTC）4. Listen Attend and Spell（LAS）5. LAS的一些改进方法6. 语音识别一些其他的研究方向 今天这节课讲的是端到端的语音处理方法的概述，由Navdeep来讲语音识别，讲课的时候他就职于英伟达。下面就来
Lukas Neumann——【ICCV2017】Deep TextSpotter_An End-to-End Trainable Scene Text Localization and Recognition Framework目录作者和相关链接方法概括方法细节实验结果总结与收获点参考文献和链接 作者和相关链接作者 论文下载代码下载方法概括方法概述该方
本文主要观点来自于 google论文。Towards End-to-EndSpeech RecognitionUsing Deep Neural Networks。 问题背景：传统语音识别系统需要经过提特征,声学建模（state-phoneme-triphone），语言建模系列过程，其中声学建模需要对上下文相关的音素模型进行状态聚类，对每一帧特征需要做对齐。端到端系统主要提出了下面的问题：1. 特
1. R-CNN：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 论文：https://arxiv.org/abs/1311.2524代码：https://github.com/rbgirshick/rcnn技术路线：selective search + CNN + SVMs
移动端车牌识别背景越发达的地区，人均保有车辆越多，加上我国的“互联网+”提出，移动业务越来越兴旺发达，智能终端（智能手机及平板电脑）及移动通信（4G）发展迅速，人们用手机的频率比用电脑的多，灵活便捷，随处可用，因此，手机成为生活中必不可少的工具。“互联网+”迫使得移动端APP应用火爆，如今警务方面的办事办案，都离不开移动端的支持，收费也是，没有PDA，连锁就不完美。现今易泊将原来应用在电脑端的车牌
原创
2018-10-16 19:01:52
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传统的语音识别系统中，往往包含多个独立的模块，通常有如下模块：特征提取模块,从输入的语音信号中提取特征，用于声学模型的建模以及解码过程,以MFCC为例，通过分帧、逐帧加窗、预加重、FFT计算功率谱、生成Mel Banks计算滤波输出、Log求倒谱、DCT离散余弦变换得到MFCC特征;声学模型,通常通过对词，音节、音素等基本的声学单元进行建模，生成声学模型，主要面临两个问题特征向量序列的可变长和音频
1 简介本文根据2017年《TACOTRON: TOWARDS END-TO-END SPEECH SYNTHESIS》翻译总结的。如题所述，是一个端到端的语音合成模型。一个文本到语音的合成系统通常包括多个步骤，包括文本分析、声学模型、声音合成模块等。建立这些单元通常需要广泛的专业领域知识，可能包含脆弱的设计选择。本文，我们呈现了一个端到端的生成模型TACOTRON，直接从文本字符生成语音。给定&
今天给大家推荐一个由智云视图车牌识别的开源项目HyperLPR，HyperLPR是一个基于深度学习的高性能中文车牌识别开源项目。开源地址https://github.com/zeusees/HyperLPR，由python语言编写，同时还支持Linux、Android、iOS、Windows等各主流平台。它拥有不错的识别率。智云视图目前还开源了一个基于深度学习移动端车型识别的项目Hyper
原创
2021-12-30 16:01:35
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语音识别系列7-语音活动端点检测（VAD）一、介绍语音活动端点检测（VAD）已经是一个古老的话题，用于分离信号中语音信号和非语音信号，首先我们讲述VAD的三种做法：1，通过分帧，判断一帧的能量，过零率等简单的方法来判断是否是语音段；2，通过检测一帧是否有基音周期来判断是否是语音段；3，通过DNN的方法训练模型来分类是否是语音帧。相对来说，通过DNN的方法来做VAD准确率会更好一些，本节我们讲述通过
CRNN是一种卷积循环神经网络结构，用于解决基于图像的序列识别问题，特别是场景文字识别问题。CRNN网络结构：网络结构包含三部分，从下到上依次为：1. 卷积层，作用是从输入图像中提取特征序列;2. 循环层，作用是预测从卷积层获取的特征序列的标签（真实值）分布;3. 转录层，作用是把从循环层获取的标签分布通过去重整合等操作转换成最终的识别结果;卷积层CRNN卷积层由标准的CNN模型中的卷积层和最大
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2018-05-04 20:26:00
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前言： 早期的方法大多是基于声学特征的提取， 在时域上， 1975年， Rabiner 等人提出了基于短时能量和过零率的语音端点检测方法， 这是第一个系统而完整的语音端点检测算法。该方法共有三个门限值， 前两个是通过短时能量值来设置高、低两个门限， 进行端点位置的初判， 第三个是通过短时过零率值来设定， 并最终确定语音倾的起始点和终止点。该方法计算量小， 可以满足实时性的要求，
前言：这篇文章是第一个做弯曲文本的端到端检测+识别。 传统的方法将文字检测和文字识别分为两个分开的部分，即输入一张图，先进行文字检测，检测出文字的位置，再进行文字识别，即对检测出的文字抠出来并送入识别网络。这样一方面比较费时间，第二没有共享检测和识别的特征。 一 什么是端到端检测识别？即只需要一个网络，输入一张图片，同时输出检测和识别的结果，相比传统先检测再识别的好
