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AI的发展促进了语音领域的高速发展，即使已经开源了如下几个数据集，但用于训练和测试的语音数据依然不能满足算法的发展脚步，因此本文提出了一套高效率高质量的语音标注系统HITL，并开源了不断更新的语音数据集UHV-OTS(每年都更新数据为工业界和
首发于AI语音写文章登录语音识别（ASR)论文优选：StreamingEnd-to-EndASRbasedonBlockwiseNon-AutoregressiveModels李永强1人赞同了该文章声明：平时看些文章做些笔记分享出来，文章中难免存在错误的地方，还望大家海涵。平时搜集一些...
首发于AI语音写文章登录语音识别（ASR)论文优选：WeNet之U2++李永强8人赞同了该文章声明：平时看些文章做些笔记分享出来，文章中难免存在错误的地方，还望大家海涵。平时搜集一些资料，方便查阅学习...
论文题目ASIMPLIFIEDFULLYQUANTIZEDTRANSFORMERFOREND-TO-ENDSPEECHRECOGNITION摘要讲了近些年来，端到端语音识别性能方面取得了重大改进，但缺点是不适应与边缘设备上的嵌入式使用。在本文中，我们在基于...
智能识别技术是以计算机系统、扫描设备、照相设备为基础设施，对目标的数据信息进行智能识别。当前的人工智能识别技术是从语音识别技术中逐步发展起来的。现在已经形成了人脸识别、图像检测、图像检索、目标、风格迁移等多项智能识别手段。
论文推荐“《SFFAI78期-语音识别专题》来自中科院自动化研究所的田正坤同学推荐的文章主要关注于语音识别领域，你可以认真阅读讲者推荐的论文，来与讲者及同行线上交流哦。关注文章公众号回复"SFFAI78"获取本主题精选论文01推荐理由：本文介绍单调注意力机制，通过限制注意力机制的单调...
RecentAdvancesinEnd-to-EndAutomaticSpeechRecognition.相对于传统的混合模型的ASR，端到端E2E的ASR系统具备以下优点：1）混合模型的每个模块优化都是单独优化，不能保证获取全局最优，而E2E的ASR使用一个优化函数来优化整个网络；2）E2E的ASR直接输出character或者words...
语音识别关键论文合集，AutomaticSpeechRecognitionhasbeeninvestigatedforseveraldecades,andspeechrecognitionmodelsarefromHMM-GMMtodeepneuralnetworkstoday.It'sverynecessarytoseethehistoryofspeechrecognitionbythisawesomepaperroadmap.ryofspeechrecognitionbythisawesomepaperroadmap.
等到阅读end-to-end方案的时候，感觉从进入天堂，眼前一片光明。.Wenet整体结构简单明了，提供了示例，适合初学者学习e2e的asr整个服务方案。.本系统上线以来，已经获取800star，受到业界的强烈关注。.另外，我根据以上两篇文章对本系统进行解读，解读...
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