所有实验遵循相同设置：使用无词典约束的自由贪婪CTC解码方案进行行 Level 或词 Level 的识别。在所有情况下报告字符错误率（CER）和词错误率（WER）指标（值越低越好）。...这表明初始性能差异主要归因于训练难度（拼接版本需要管理一个更大的特征向量）。需要注意的是，尽管主网络的性能显著提高，但评估CTC捷径分支的解码效果较差。...单词识别在WER（词错误率）指标上报告的结果与行 Level 识别相比有所改进。这在意料之中，因为单词 Level 的设置假设单词分割是完美的。有趣的是，这对于CER（字符错误率）指标来说并非如此。...[25]），而作者的前期工作[24]在采用类似网络（最大池化展平和填充输入图像）以及可变形卷积和后处理不确定性降低算法时，为IAM数据集实现了更好的CER（Character Error Rate，字符错误率...具体来说，在作者的方法中，达到了5.14%的字符错误率（CER）/ 14.33%的词错误率（WER），而罗等人对于完全相同的设置则达到了5.13%的CER / 13.35%的WER。
一、指标原理1.1 WER 公式WER（Word Error Rate），即词错误率，是一项用于评价 ASR 效果的重要指标，用来衡量预测文本与标注文本之间的错误率。...两者的计算方式相同，我们通常在中文领域，也会使用 WER 表示该指标。...1.3 编辑距离在识别结果文本和标注文本给出的情况下，#ReferenceWords 总字符数很容易得到，而三类错误的数量，我们需要通过“编辑距离”的引入来计算。...编辑距离用于衡量两个字符串之间的相似度，被广泛应用于 DNA 序列对比、拼写检测、错误率计算等领域。测量方式是看至少需要多少次处理，才能将一个字符串转变为另一个字符串。...在产业界，为了避免不同实现造成的指标数据不一致的情况，让各个厂商便于对比各自的数据，大家通常采用开源工具来计算。这里，我们使用的是美国国家技术研究所 NIST 开源的 Sclite 作为计算工具。
此外，还展示了在语音生成的TTS任务中，与词汇扩展基线相比，本架构在未冻结模态骨干网络（例如语音）上的词错误率（WER）绝对降低了12个百分点（相对错误率降低了40%）。...图2 在TTS任务中，Zipper模型和单解码器模型的WER（词错误率）与最大金标准转录长度的比较结果 图3 在ASR任务（验证集）中，WER（词错误率）随对齐数据量的变化情况 消融实验 对输入投影层和交叉注意力层的数量进行了消融实验...本文中将语音和文本模态结合的实验表明，在冻结模态上的跨模态性能（例如，ASR任务中的文本生成）具有竞争力，在未冻结模态上的绝对WER（词错误率）降低了12个百分点（相对WER降低了40%），与传统的扩展词汇表...虽然作者专注于方法的模块化性质，但没有完全研究模型的所有可能架构组件，例如在交叉注意力中使用共享的还是特定领域的MLP层，或广泛实验其他层或激活函数。最后，作者只实验了两种模态的融合。...尽管此架构可以扩展到三种或更多模态，但作者没有探讨是否可以仅使用双模态对齐数据来融合多于两种模态，因为三模态对齐数据更加稀缺。
前言 当我们测试语音识别相关的系统，衡量性能是非常重要的，一般语音识别准确性最常用的度量标准是字错误率，比如录音笔中的转写功能或者输入法语音输入等等，其实就是语音识别提供的服务，因此也需要测试相关的指标...：识别出一个在原文中不存在的单词 那么常用的度量标准字错误率是怎么计算的呢，除了字错误率还有没有其他度量标准 1、字错率（WER/CER） WER：Word Error Rate，词错率， CER：Character...Error Rate，字符错误率 这两个有什么区别呢？...4、句错误率（Sentence Error Rate） 句子识别错误的个数，除以总的句子个数即为SER 计算公式如下 SER = 错误句数 / 总句数 但这是不太常用的评估指标，它将每个句子视为正确或不正确的单个样本...结果进行匹配过滤 或者还可以使用其他库或者工具也可，顺便列举一下，供参考 代码依赖库或者工具 python的difflib自带库 （基于Gestalt Pattern Matching算法，是一个串匹配算法用于确定所述相似性两者的字符串
本文的贡献：1）在受控条件下建立隐式LM的存在; 2）通过找出它使用的上下文有多少个字符来描述隐式LM的本质。...实验准备 A.数据 我们执行的实验需要固定长度序列的受控数据集，并具有特定的要求，这些要求很容易从合成图像中创建，但难以在现实世界的数据中找到。...E.测试 我们使用字符错误率（CER）来衡量错误率，而忽略字错误率（WER）。 对于可比较的CER，较长序列的WER将不可避免地大于较短序列的WER。...随着N增长l的性能提高，错误率从20.6％降至0.5％，但e的性能保持大致相同，为72％左右。单个字符上这个极高的错误迫使任何测试集的结果都由e的频率决定。...同时，它使用多达5个字符进行预测，没有必要对当前字符进行预测，正如我们在Times字体中对字符e的出现漠不关心一样。所有实验均使用英语进行，但一般推论适用于任何语言。
跨被试和数据集的迁移学习策略显著降低了文字错误率（WER）。这表明encoder-decoder既能学习对句子分类（encoder）又能学习句子重建（decoder）。...经迁移学习训练的Encoder-decoder模型的解码MOCHA-1句子的WER 其次，作者利用迁移学习进一步降低模型的WER。...在表现最差的被试d上也发现了跨被试迁移学习的显著的WER降低效果。...从工程学角度上，3%的文字错误率十分鼓舞人心，这一结果令人瞩目。 ECoG的巧妙应用是此研究成果的前提之一，但ECoG创面过大，无法长期植入体内。...需要提前更新到tensflow 1.15.2版本。感兴趣的朋友可以尝试。
最近，Meta提出了一种视听版BERT，不仅能读唇语，还能将识别错误率降低75%。 效果大概就像如下这样，给一段视频，该模型就能根据人物的口型及语音输出他所说的内容。...具体来看，AV-HuBERT使用帧级同步的音频流和视频流作为输入，来更好地建模和提取两种模态之间的相关性。...结果表明，AV-HuBERT经过30个小时带有标签的TED演讲视频训练后，单词错误率（WER）为32.5%，而此前方法能达到的最低错误率为33.6%，并且此方法训练时间高达31000个小时。...WER是语音识别任务中的错误率指标，计算方法为将错误识别单词数除以总单词数，32.5%意味着大约每30个单词出现一个错误。 经过433个小时TED演讲训练后，错误率可进一步降低至26.9%。...在使用不到十分之一的标记数据（433小时/30小时）情况下，该方法可将识别错误率平均降低至此前方法的75%（25.8% vs 5.8%）。
研究人员表示，SpecAugment方法不需要额外的数据，可以在不适应底层语言模型的情况下使用。 谷歌AI研究人员Daniel S....Park和William Chan表示，“一个意想不到的结果是，即使没有语言模型的帮助，使用SpecAugment器训练的模型也比之前所有的方法表现得更好。...SpecAugment部分通过将视觉分析数据增强应用于频谱图，语音的视觉表示来工作。...SpecAugment应用于Listen，Attend和Spell网络进行语音识别任务，LibriSpeech960h达到2.6%的单词错误率（WER），它收集了时长约1000小时的英语口语，以及Switchboard300h...根据普华永道2018年的一项调查显示，降低单词错误率可能是提高会话AI采用率的关键因素。 语言模型和计算能力的进步推动了单词错误率的降低，例如，近年来，使用语音输入比手动输入更快。 ? End
浙江大学就开发了这样一个名叫AirText的应用，只需你动动手指和手腕，手表就确识别空中字符，错误率低至3.9%。 还配备联想和推荐功能，让拼写速度更快。...然后八名志愿者使用五种不同的智能手表拼出超过25000个字符，用Leap Motion收集相关的手腕和手指运动数据。...衡量指标为WER（词错误率，Word Error Rate），计算方法就是将错误字/识别正确的字。...由于BLSTM基线的WER约为57%，错误率太高，研究人员只比较了AirText和IMU-CNN两者的速度。...研究人员指出，此输入速度与一些基于双手触摸屏的文本输入方法相当（这些方法在实际应用中的WPM为9.1、9.8WPM）。 总体来看，AirText的准确率不错，但速度还需要进步。
此外，编码RNN也被训练来预测语音音频信号的梅尔倒谱频率系数（MFCCs），这些音频信号与ECoG数据在时间上是一致的，但这些信号不在测试阶段使用。...解码性能 我们在整篇文章中均使用平均WER来量化性能；也就是说，将预测的句子转换为正确的句子所需的最小删除、插入和替换的数量，以正确句子的长度进行标准化。...接下来，我们关注需要多少数据才能实现高性能。图2b展示了全部4名参与者的WER作为神经网络训练数据的训练集重复次数的函数。我们注意到，没有参与者的训练数据总时长超过40分钟。...当至少15次重复用于训练时，WER可被降低到25%以下，即可接受错误率的临界，其中最理想的情况下(参与者b/粉色)只需要4次重复。...经过多次比较校正后，虽然任务迁移学习的改善在统计学上并不显著，但这种“双重迁移学习”相比基线降低了36%的WER。 改进是否从参与者a迁移到参与者b？
联结主义的时序分类（CTC）损失函数 在神经网络做语音识别时，使用允许 character-level （字符级）副本预测的目标函数：联结主义时序分类 Connectionist Temporal Classification...网络运用目标函数，让字符序列的可能性最大化（即选择概率最大的副本），并计算预测结果（相对于实际副本的）误差来更新network weights（网络权值）。...值得注意的是，CTC损失函数使用的character-level（字符级）误差不同于传统语音识别模型通常使用的Levenshtein word error distance。...这些数据文件名称使用一个数据集对象类加载到 TensorFlow 图中，这样会帮助TensorFlow有效加载和处理数据，并且将独立的分片数据从 CPU 加载到 GPU 内存中。...我们可以通过创建标签错误率的摘要标量来跟踪损失和错误率： 怎样改进RNN 既然我们已经创建了简单的LSTM RMM网络，那么，我们怎么来降低错误率呢？
自动语音识别（ASR）技术能够通过语音助手帮助用户改善听写以及加强沟通，来帮助患有此类语音障碍的人训练。但ASR技术在显示应用中仍然有一个障碍，就是准确率仍然不够。...2019 年时，谷歌推出了Project Euphonia，并讨论了如何使用个性化的、定制的无序语音ASR模型来实现更精确的性能，并且和通用ASR 模型的性能已经相差无几。...与通用语音模型开箱即用的能力相比，定制ASR模型可以产生更高精度的模型，并在选定的域中可以实现高达85%的字错误率改进。...为了简化数据收集过程，实验参与者在他们的个人笔记本电脑或电话（带耳机和不带耳机的情况都有）上使用了一个家庭录音系统，而非采用一个理想化的、基于实验室的环境来收集工作室级别超高质量的录音数据。...为了降低转录成本，同时保持高转录的一致性，在保存数据时优先考虑使用脚本的演讲。
一是传统的学习方法的缺乏可扩展性。将语音技术扩展到多语种的一个基本挑战便是需要足够的数据来训练高质量的模型，使用传统方法时，需要手动将音频数据进行标记，既耗时、价格又高。...这些算法需要使用来源广泛的数据，并在不用重复训练的情况下更新模型，再推广到新的语言中。...三个步骤降低错误率 据论文介绍，USM 使用的是标准的编码器-解码器架构，其中解码器是 CTC、RNN-T 或 LAS。...训练共分为三个步骤： 第一步，是使用 BEST-RQ 来对涵盖数百种语种的语音音频进行自我监督学习。 第二步，需要使用多目标监督预训练来整合来自于其他文本数据的信息。...受监督的 YouTube 数据包括 73 种语言，平均每种语言的数据不到 3000 小时。尽管监督数据有限，但 USM 在 73 种语言中实现了小于 30% 的单词容错率（WER）。
我们构建的模型受到了Deep Speech 2（百度对其著名模型的第二次修订）的启发，并对结构进行了一些个人改进。 模型的输出是字符的概率矩阵，我们使用该概率矩阵来解码音频中最有可能出现的字符。...在PyTorch中，你可以使用torchaudio函数FrequencyMasking来掩盖频率维度，并使用TimeMasking来度量时间维度。...这可以帮助模型做出更好的预测，因为音频中的每一帧在进行预测之前都会有更多信息。我们使用RNN的门控递归单元（GRU）变种，因为它比LSTM需要的的计算资源更少，并且在某些情况下工作效果也一样。...语音模型评估 在评估语音识别模型时，行业标准使用的是单词错误率（WER）作为度量标准。错误率这个词的作用就像它说的那样——它获取你的模型输出的转录和真实的转录，并测量它们之间的误差。...这不仅解决了词汇量不足的问题，并且效率更高，与使用字符相比，它需要更少的步骤来进行解码，而且不需要对所有可能的单词进行索引。词块已成功用于许多NLP模型（如BERT），自然可以解决语音识别问题。
——没错，这位无法说话的瘫痪者正在“意念回复”ing…… 他在脑中默读字母的“代号”*，平均约2秒钟就可以输出一个字母，最终平均字符错误率仅6.13%。...研究者设计了单词错误率（WER）、字符错误率（CER）、每分钟单词数（WPM）等指标来评估解码的句子。...结果显示，对于一个1152个单词的词汇表，字符错误率的中位数近6.13%，单词错误率的中位数为10.53%。 也就是说，患者想象的这些单词中，近九成都能一次性准确表达。...另外，研究人员还将这一方法推广到包含9170个单词的词汇表中，字符平均错误率也仅8.23%。...但当时这个AI掌握的总词汇量少得可怜，只有50多个，且解码错误率约为25%。 由此可见，在一年左右的时间内，研究团队对这个脑机接口完成了飞跃式升级。
目前一些用于大脑控制打字的脑机接口技术，大多依赖于头部或眼睛的残余运动。以霍金为例，他可以通过手指的运动控制虚拟键盘来打出他想表达的单词。但这种方式一分钟最多也只能打出8个单词。...也有一些尝试将口头语音（或尝试发出的语音）解码为文字，但迄今也仅限于对单音素或单音节的解码，在中等大小的文本（100个单词左右）上错误率往往高达60%以上。...经过验证，所有参与者的平均WER为33%，对比当前最先进的语音解码WER的60%，效果较好。...第三个框是没有附加MFCC时的性能，错误率与低密度脑电图网格类似，但优于之前的语音解码尝试。 第四个框是采用全连接网络的结果，对于卷积网络，全连接的错词率比之前高了8倍。...考虑网络第一次针对参与者b的更丰富的数据集进行预训练时的性能，这种迁移学习能使错词率降低约17%（上图a中的第一个框到第二个框所示）。
在作为行业标准的Switchboard 语音识别任务中，微软研究团队将词汇错误率（WER）降到了6.3%，打破了此前的记录。...历年来语音识别词语错误率的发展趋势，图中绿线代表在Switchboard上的表现。 上周末，在旧金山举行的语音通信与技术国际会议——Interspeech上，IBM称已经将WER错误率降到6.6%。...这与微软通过自己的技术，比如私人助理小娜、Skype 翻译以及语音和语言相关的认知服务，来提供更加个性化的计算机体验的战略是一致的。...此外，语音上的研究突破对于微软整体的人工智能战略来说也至关重要，微软希望提供可以预测用户需要而不是只根据命令做回应的系统。...受机器学习组合技术的启发，这一系统使用了一系列卷积和递归神经网络。 I-vector 建模和 lattice-free MMI 训练，为所有的声学模型架构提供了显著的帮助。
论文中实验使用语音翻译、语音修复、语音连续当作例子。 3. 简易性 (Easy to follow)：我们提出的框架为各类语音生成任务提供了通用解决方案，让设计下游模型和损失函数变得轻而易举。...在模型训练中，我们以交叉熵损失作为所有生成任务的目标函数，通过比较模型的预测结果和目标离散单元标签来计算损失。...然后我们对选出的片段进行掩码，模拟语音修补任务中缺失或受损的部分。我们使用词错误率 (WER) 和字符错误率 (CER) 作为评估受损片段修复程度的指标。...对 SpeechGen 生成的输出与受损语音进行比较分析，我们的模型可以显著重建口语词汇，将 WER 从 41.68% 降低到 28.61%，将 CER 从 25.10% 降低到 10.75%，如下表所示...这样的方式会让提示生成变得更加有趣、更加丰富多彩。 结论 本文我们探索了使用提示来解锁语音语言模型在各种生成任务中的性能。
---- 新智元报道 来源：venturebeat、Arxiv 编辑：克雷格 【新智元导读】谷歌和Idiap研究所的研究人员训练了两个独立的神经网络，能够显著降低多说话者信号的语音识别词错误率...像谷歌Home和亚马逊的Echo这样的智能扬声器实现分离人群中的声音可能还要再经历一段时间，但多亏了AI，它们或许有一天能够像人类一样过滤掉声音。...“显著”降低了多说话者信号的语音识别词错误率（WER）。...在测试中，VoiceFilter在双扬声器方案中将字错误率从55.9％降低到23.4％。 研究人员写道：“我们已经证明了使用经过专门训练的扬声器编码器来调整语音分离任务的有效性。...这样的系统更适用于真实场景，因为它不需要事先知道扬声器的数量……我们的系统完全依赖于音频信号，可以很容易地通过使用具有高度代表性的嵌入向量来推广到未知的扬声器。”
尽管这种类型的控制也可以与虚拟键盘结合使用来生成文本，但即使在理想的光标控制下（目前尚无法实现），码字率仍受限于单指打字。...实验结果 在整个实验过程中，研究者用平均单词错误率 (WER，基于所有测试句子计算) 来量化性能，因此，完美解码的 WER 为 0%。...以前最先进方法的语音解码 WER 是 60%，并使用较小的词汇量（100 词）进行实验。 ? 解码句子的WERs。 编码器-解码器网络的卓越性能源自什么？...第三个方框内显示当 MFCC 在训练过程中未被锁定时的性能，其 WER 与使用低密度网格数据训练的模型的 WER 接近，但仍然明显优于先前的语音解码方法。...接下来，研究者考虑一个输入层是全连接而不是卷积的网络（第四个框），WER 达到了原来的 8 倍。 然后考虑实现高性能需要多少数据。下图显示了四个参与者的 WER，作为神经网络训练重复次数的函数。
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