算机硬件的发展使得
Posted: Tue Feb 11, 2025 6:42 am
基于-的声学模型尽管具有拟合任意复杂分布的能力,但它也有个严重的缺陷,即对非线性数据建模效率低下。因此,很久以前相关研究人员提出采用人工神经网络代替,建模状态后验概率。但是由于当时计算能力有限,很难训练两层以上的神经网络模型,所以其带来的性能改善非常微弱。世纪以来,机器学习算法和计训练多 隐层的神经网络成为可能。实践表明,在各种大型数据集上都取得了远超过的识别性能。因此,-替代-成为目前主流的声学建模框架。
端到端模型传统语音识别系统的声学建模般通过发音单元、声学模型、词典等信息源,建立从声学观察序列到单词之间的联系。每部分都需要单独的学习、训练,步骤较为烦琐。端到端(--,结构使用个模型把这三个信息源囊括 斯洛文尼亚移动数据库 在起,实现从观察序列到文字的直接转换。最新的些进展甚至把语言模型的信息也囊括进来,取得了更好的性能。自年以来,端到端模型日益成为语音识别的研究热点。 二、语言模型 主流语言模型般采用基于统计的方法,通常是概率模型。
库训练得到,强调语料库是语言知识的源泉,通过对语料库进行深层加工、统计和学习,获取自然语言文本中的语言学知识,从而可以客观地描述大规模真实文本中细微的语言现象。 -模型 -统计语言模型由于其简单、容易理解等优点在很多领域得以广泛使用。 基于神经网络的语音模型 包括三种常见的语言模型:前馈神经网络语言模型、循环神经网络语言模型以及长短期记忆的循环神经网络语音模型。
端到端模型传统语音识别系统的声学建模般通过发音单元、声学模型、词典等信息源,建立从声学观察序列到单词之间的联系。每部分都需要单独的学习、训练,步骤较为烦琐。端到端(--,结构使用个模型把这三个信息源囊括 斯洛文尼亚移动数据库 在起,实现从观察序列到文字的直接转换。最新的些进展甚至把语言模型的信息也囊括进来,取得了更好的性能。自年以来,端到端模型日益成为语音识别的研究热点。 二、语言模型 主流语言模型般采用基于统计的方法,通常是概率模型。
库训练得到,强调语料库是语言知识的源泉,通过对语料库进行深层加工、统计和学习,获取自然语言文本中的语言学知识,从而可以客观地描述大规模真实文本中细微的语言现象。 -模型 -统计语言模型由于其简单、容易理解等优点在很多领域得以广泛使用。 基于神经网络的语音模型 包括三种常见的语言模型:前馈神经网络语言模型、循环神经网络语言模型以及长短期记忆的循环神经网络语音模型。