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论文地址百度的DeepSpeech2是语音识别业界非常知名的一个开源项目。本博客主要对论文内容进行翻译，开源代码会单独再写一篇进行讲解。这篇论文发表于2015年，作者人数非常多，来自于百度硅谷AI实验室语音…
论文:TRANSFORMER-BASEDONLINECTC/ATTENTIONEND-TO-ENDSPEECHRECOGNITIONARCHITECTURE摘要最近，Transformer在自动语音识别领域获的了成功。为在线语音识别部署端到端模型是一种挑战，提出在线基于Transformer的CTC/AttentionASR体系结构，该体系包含自我编码器(SAE），截断注意力(MTA),和自我注意力器(SAD），我们根据...
端到端语音识别建模在讲述语音识别建模之前，首先明确端到端语音识别的输入和输出。输入：目前端到端语音识别常用的输入特征为fbank。fbank特征的处理过程为对一段语音信号进行预加重、分帧、加窗、短时傅里叶变换（STFT）、mel滤波、去...
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...
本文将通过六篇论文，从建模方法、响应时间优化、数据增强等不同方面讲解端到端语音模型的发展，并探讨不同端到端语音识别模型的优缺点。端到端语音识别建模在讲述语音识别建模之前，首先明确端到端语音识别的输入和输出。
《语音识别毕业设计论文》.doc,青海民族大学毕业论文设计PAGE第PAGE19页共NUMPAGES19页PAGE1第一章语音识别系统1.1语音识别系统历史简介早在计算机发明之前，HYPERLINK"/view/3113652.htm"自动语音识别的设想就已经被提上了...
人们可以通过一系列的信息传递来直接或间接的控制机械的运转。让机器能够听懂人类的语言并且能够按照人的口头命令行动，从而实现人际交流一直以来都是人类的一个梦想。本文所研究的机器人语音识别和控制，对于服务于机器人的应用领域具有重要的现实意义。通过单片机可以很方便的实现...
1.2.3注意力语音识别模型可解释性研究现状第24-26页1.3论文研究思路及主要工作第26-28页1.3.1存在的科学问题第26-27页1.3.2论文主要工作第27-28页1.4论文的结构安排第28-31页第二章端到端语音识别基本原理第31-55页2.1引言
语音识别1.声音的本质是震动，震动的本质是位移关于时间的函数Signal:s=f(t)波形文件(.wav)中记录了不同采样时刻的位移2.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。
本文将通过六篇论文，从建模方法、响应时间优化、数据增强等不同方面讲解端到端语音模型的发展，并探讨不同端到端语音识别模型的优缺点。端到端语音识别建模在讲述语音识别建模之前，首先明确端到端语音识别的输入和输出。
论文地址百度的DeepSpeech2是语音识别业界非常知名的一个开源项目。本博客主要对论文内容进行翻译，开源代码会单独再写一篇进行讲解。这篇论文发表于2015年，作者人数非常多，来自于百度硅谷AI实验室语音…
论文:TRANSFORMER-BASEDONLINECTC/ATTENTIONEND-TO-ENDSPEECHRECOGNITIONARCHITECTURE摘要最近，Transformer在自动语音识别领域获的了成功。为在线语音识别部署端到端模型是一种挑战，提出在线基于Transformer的CTC/AttentionASR体系结构，该体系包含自我编码器(SAE），截断注意力(MTA),和自我注意力器(SAD），我们根据...
端到端语音识别建模在讲述语音识别建模之前，首先明确端到端语音识别的输入和输出。输入：目前端到端语音识别常用的输入特征为fbank。fbank特征的处理过程为对一段语音信号进行预加重、分帧、加窗、短时傅里叶变换（STFT）、mel滤波、去...
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...
本文将通过六篇论文，从建模方法、响应时间优化、数据增强等不同方面讲解端到端语音模型的发展，并探讨不同端到端语音识别模型的优缺点。端到端语音识别建模在讲述语音识别建模之前，首先明确端到端语音识别的输入和输出。
《语音识别毕业设计论文》.doc,青海民族大学毕业论文设计PAGE第PAGE19页共NUMPAGES19页PAGE1第一章语音识别系统1.1语音识别系统历史简介早在计算机发明之前，HYPERLINK"/view/3113652.htm"自动语音识别的设想就已经被提上了...
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1.2.3注意力语音识别模型可解释性研究现状第24-26页1.3论文研究思路及主要工作第26-28页1.3.1存在的科学问题第26-27页1.3.2论文主要工作第27-28页1.4论文的结构安排第28-31页第二章端到端语音识别基本原理第31-55页2.1引言
语音识别1.声音的本质是震动，震动的本质是位移关于时间的函数Signal:s=f(t)波形文件(.wav)中记录了不同采样时刻的位移2.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。
本文将通过六篇论文，从建模方法、响应时间优化、数据增强等不同方面讲解端到端语音模型的发展，并探讨不同端到端语音识别模型的优缺点。端到端语音识别建模在讲述语音识别建模之前，首先明确端到端语音识别的输入和输出。
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