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sherpa-ncnn端到端语音识别

——冯骥才 https://github.com/k2-fsa/sherpa-ncnn Sherpa-NCNN：高效的端到端语音识别框架 在语音识别领域，实时性与高性能一直是关键挑战。...Sherpa-NCNN是一款基于NCNN框架的端到端语音识别工具，专注于低资源设备上的高效运行。该项目由K2团队开发，旨在为开发者提供轻量级、开源且性能优越的语音识别解决方案。...Sherpa-NCNN是一个面向低资源设备（如手机、嵌入式设备等）的端到端语音识别框架，基于腾讯开源的高性能推理框架NCNN构建。...模型支持 Sherpa-NCNN支持多种端到端语音识别模型，例如： Conformer：一种高效的语音建模架构，结合了卷积和Transformer的优势。...CTC/Transducer：支持多种端到端语音识别训练方法。 您可以从Sherpa-NCNN模型仓库下载预训练模型。

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    差分隐私优化端到端语音识别技术

    更好的端到端语音识别差分隐私技术教师模型集成私有聚合技术相对于标准差分隐私方法，可将词错误率相对降低超过26%。现代人工智能模型，如图像和语音识别模型，高度依赖数据。...在IEEE口语语言技术研讨会上，我们与某中心的同事以及乔治亚理工学院的合作者共同发表了论文《关于端到端语音识别的教师集成学习私有聚合的实验研究》。...这是最早比较应用于现代全神经网络自动语音识别模型的差分隐私算法的研究之一。我们还展示了一种先前未用于ASR的DP算法，可以比常见的基线方法取得好得多的结果。...我们研究了几种流行的神经端到端ASR架构，并考虑了敏感数据和非敏感数据具有相似特征或来自不同类型语音源的训练场景。...在语音识别的情况下，MIA可能重建与假定说出的一串单词相对应的声学输入，可能揭示用于训练的说话者的特征。

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    利用 AssemblyAI 在 PyTorch 中建立端到端的语音识别模型

    深度学习通过引入端到端的模型改变了语音识别的规则。这些模型接收音频，并直接输出转录。目前最流行的两种端到端模型是百度的Deep Speech和谷歌的Listen Attend Spell（LAS）。...这些模型通过利用深度学习系统从大型数据集中学习的能力，简化了语音识别通道。...如何在PyTorch中构建自己的端到端语音识别模型 让我们逐一介绍如何在PyTorch中构建自己的端到端语音识别模型。...基于深度学习的语音识别的最新进展 深度学习是一个快速发展的领域。似乎你一个星期都不能没有新技术得到最先进的结果。以下是在语音识别领域中值得探索的几个方面。 转换器 转换器席卷了自然语言处理世界。...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。

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    干货 | 对端到端语音识别网络的两种全新探索

    在现在主流的利用深度学习的语音识别模型中仍在存在多种派系，一种是利用深度学习模型取代原来的 GMM 部分，即 DNN-HMM 类的模型，另一种则是端到端的深度学习模型。...端到端的模型旨在一步直接实现语音的输入与解码识别，从而不需要繁杂的对齐工作与发音词典制作工作，具有了可以节省大量的前期准备时间的优势，真正的做到数据拿来就可用。...端到端的模型的另一个优点是，更换识别语言体系时可以利用相同的框架结构直接训练。...云从科技基于端到端的语音识别网络进行了两种方法的探索，一种是基于原有的 CNN-RNN-CTC 网络的改进，一种是基于 CTC loss 与 attention loss 结合机制的网络。...最后，作者使用基于 14600 本书的 Librispeech 公开语言模型扩充数据集训练了两层 LSTM 作为语言模型（LM），在语音识别数据集 Librispeech 上，取得了目前已公开的端到端语音识别网络中的最好效果

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    业界 | 谷歌发布全新端到端语音识别系统：词错率降至5.6%

    Sainath、Yonghui Wu 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 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。...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，所有这些都会经过独立训练，同时通常是由手动设计的，各个组件会在不同的数据集上进行训练...过去几年来出现了越来越多开发中的端到端系统尝试以单个系统的方式联合学习这些分离的组件。...这篇论文描述了一种新型的端到端模型，它的性能优于目前已商用的传统方法 [1]。...LAS 端到端模型的组件 LAS 模型的所有组件通过单个端到端神经网络联合地训练，相较于传统系统的分离模块更加简单。

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    对话式AI：端到端语音识别与算法公平性研究进展

    某中心语音AI组织的几位资深科学家重点介绍了该机构在本次会议上贡献的研究，本文聚焦于语音科学方面的进展，围绕近期语音AI研究的两个核心主题展开：端到端神经语音识别以及公平性。...端到端神经语音识别传统的语音识别系统包含专门处理不同层面语言学知识的组件：声学模型捕捉语音声音与声学波形（语音学）的对应关系；发音模型将这些声音映射为单词；语言模型则捕捉句法、语义和对话上下文等高阶特性...尽管混合ASR方法结构化和模块化，但也难以建模声学、语音和词级表征之间的相互作用，以及难以对识别系统进行端到端优化。...因此，ASR领域的许多近期研究都集中在所谓的端到端或全神经识别系统上，这类系统可直接从声学输入推断单词序列。端到端ASR系统使用可深度端到端优化以追求识别准确性的多层神经架构。...分离器-传感器-分割器：多说话人语音的流式识别与分割最后，在回顾端到端神经ASR进展时，我们探讨了识别多人语音并跟踪谁说了什么的方法。

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    博客 | 论文解读：对端到端语音识别网络的两种全新探索

    在现在主流的利用深度学习的语音识别模型中仍在存在多种派系，一种是利用深度学习模型取代原来的 GMM 部分，即 DNN-HMM 类的模型，另一种则是端到端的深度学习模型。...端到端的模型旨在一步直接实现语音的输入与解码识别，从而不需要繁杂的对齐工作与发音词典制作工作，具有了可以节省大量的前期准备时间的优势，真正的做到数据拿来就可用。...端到端的模型的另一个优点是，更换识别语言体系时可以利用相同的框架结构直接训练。...云从科技基于端到端的语音识别网络进行了两种方法的探索，一种是基于原有的 CNN-RNN-CTC 网络的改进，一种是基于 CTC loss 与 attention loss 结合机制的网络。...最后，作者使用基于 14600 本书的 Librispeech 公开语言模型扩充数据集训练了两层 LSTM 作为语言模型（LM），在语音识别数据集 Librispeech 上，取得了目前已公开的端到端语音识别网络中的最好效果

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    谷歌最新端到端语音识别系统：词错率降至5.6％，性能提升16％！

    -免费加入AI技术专家社群>> 导读：谷歌大脑和Speech团队发布最新端到端自动语音识别（ASR）模型，词错率将至5.6%，相比传统的商用方法实现了16％的改进。...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，所有这些都会经过独立训练，同时通常是由手动设计的，各个组件会在不同的数据集上进行训练...谷歌最近公开了他们的最新研究：State-of-the-art Speech Recognition With Sequence-to-Sequence Models（“使用序列到序列模型的最先进的语音识别模型...这篇论文描述了一个新的端到端模型，它的性能优于目前已商用的传统方法[1]。...LAS端到端模型的组件 LAS模型的所有组件都作为单一的端到端神经网络进行联合训练，而不是像传统的系统那样作为单独的模块进行训练，这使得训练更简单。

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    Spectron: 谷歌的新模型将语音识别与语言模型结合进行端到端的训练

    它采用预训练的语音编码器和语言解码器，提供文本和语音的延续。但是频谱图帧生成比较费时并且无法并行文本和频谱图解码。...通过赋予LLM预训练的语音编码器，模型能够接受语音输入并生成语音输出。 Spectron与众不同的是其独特的直接处理频谱图作为输入和输出的能力。谱图是音频信号中频率随时间变化的频谱的可视化表示。...Spectron利用中间投影层，和预训练语音编码器的音频功能，消除了通常困扰预训练编码器和解码器的归纳偏差。...整个系统是端到端训练的，直接在频谱图上操作，这个方法的关键是只有一个训练目标，使用配对的语音-文本对来联合监督语音识别、文本延续和语音合成，从而在单个解码通道内实现“跨模态” Spectron作为一个转录和生成文本中间媒介...这一创新不仅利用了文本域的预训练来增强语音合成，而且还提高了合成语音的质量，类似于基于文本的语言模型所取得的进步。虽然Spectron的潜力巨大，但它也有它的复杂性。

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    语音识别技术的发展与未来趋势：深度学习、端到端建模与多模态融合

    本文将详细介绍语音识别技术的发展历程，重点介绍了深度学习、端到端建模以及多模态融合等技术在语音识别领域的应用，并展望了未来的发展趋势。图片1....端到端建模在语音识别中的应用传统的语音识别系统通常由多个模块组成，如声学模型、语言模型和发音词典等。...而端到端（End-to-End）建模技术将这些模块合并为一个整体，实现了从原始语音信号到最终文本的直接映射。端到端建模在语音识别中具有许多优点。...这些方法实现了从原始语音信号到文本的端到端映射，大大简化了系统的构建和训练过程。4....结论语音识别技术在深度学习的推动下取得了显著的进步。深度学习技术的应用使得语音识别的准确性和鲁棒性大大提高。端到端建模方法简化了传统语音识别系统的复杂度，实现了从原始语音信号到最终文本的直接映射。

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    语音翻译也能端到端？深度学习这条路有戏！

    端到端技术是当前语音翻译的研究前沿，科大讯飞联合优化语音识别和机器翻译的新技术路线，理论上更具前景，一旦技术研究成功，将为翻译机器性能的提升带来极大促进。 提问：语音翻译涉及哪些步骤？...端到端语音翻译技术路线，是通过构造一个完整的神经网络模型，联合优化语音识别、识别后处理和机器翻译，建立源语言语音信号到目标语言文字的映射关系，进而实现从原始语音到目标译文的翻译。...其中，在英语到德语的语音翻译任务上，主办方在今年提出了两种评测方案： 传统路线，也即语音识别、识别后处理、机器翻译分而治之，称之为基线模型（baseline Model）； 端到端模型（End-to-end...客观评价语音翻译端到端技术，数据将是一大瓶颈和障碍，因为语音识别的数据已积累了上十万小时、机器翻译的数据搜集也达到千万甚至上亿，但端到端的模型，需要专门的语音到文本的句对，这方面的数据目前积累不够，若要商业化...至于端到端的新技术，“如果能减少对有监督语音翻译平行数据的依赖那是最好不过，而且这存在一定的可能性，例如可以尝试借用现有的语音识别训练数据和机器翻译训练数据，我们正在努力探索。”

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    打破国外垄断，出门问问主导研发的端到端语音识别开源框架WeNet实践之路

    端到端语音识别技术，如何更好的落地？...1 出门问问开源端到端语音识别框架 WeNet，star 数已超 1300 今年 2 月，中国人工智能公司出门问问联合西北工业大学推出了全球首个面向产品和工业界的端到端语音识别开源工具 ——WeNet...当时，公司内部多位研发人员同时展开对端到端语音识别技术的研发探索。...“WeNet 在设计之初、开源之前，就是为了落地端到端语音识别，解决语音识别在实际产品和应用中的实际问题”，张彬彬表示，“端到端语音识别产品在落地过程中存在的痛点和难点，多数是产品化的问题，把产品化做好才是关键...语音识别进入到“全民”端到端时代，已是毋庸置疑的趋势。学术界最早在 2014 年开始研究端到端语音识别技术，经过 7 年发展，该技术现在已经逐步趋向成熟。

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    学界 | 谷歌语音识别端到端系统单词错误率降至5.6%，较传统模型提升16%

    提升语音识别的端到端模型 在谷歌各式各样的语音搜索应用中，都是基于传统的自动语音识别（Automatic speech recognition, ASR）系统实现的。...在过去的几年里，开发端到端（End-to-end）的系统越来越受到学者们的欢迎，而这些端到端系统试图将这些独立的组件作为一个单一系统进行联合训练。...虽然在文献[2, 3]中这些端到端模型已经展示出了颇为惊艳的结果，但是这种端到端的方法是否可以被提升到赶上甚至超越最先进的传统方法却还仍然是一个未知数。...此外，这个用于输出初始单词假设的端到端模型，由于没有独立的发音模型和语言模型，因此比传统模型小了 18 倍。...LAS 端到端模型组件图 LAS 模型的所有组件都是被当做一个单一端到端神经网络模型进行联合训练，这一点与传统系统的分开训练不同，同时也让训练过程变得更加简单。

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    一心二用：高性能端到端语音翻译模型同时识别声音和翻译

    这篇工作主要是研究了端到端模型中语音识别和语音翻译的目标序列如何联合学习。...其后，研究者们发现利用预训练的语音识别和机器翻译模型初始化网络参数或者将二者作为多任务学习中的辅助任务，能够显著提高语音翻译模型的性能。但现有的方法还不能很好地缓解上述端到端语音翻译模型存在的挑战。...通常，使用语音识别平行语料来提高语音翻译模型的性能的做法易于实现，但是如何利用机器翻译的平行数据却并非易事。 COSTT提出了一种通过外部机器翻译平行数据来增强端到端语音翻译性能的方法。...COSTT简单有效，功能强大，能够满足语音识别、机器翻译和语音翻译任务的要求，同时兼具了级联系统和端到端系统的优势。COSTT的整体优化目标为两个阶段目标的加权求和。...该方法能够在得到目标语言翻译序列的同时，得到源语言识别序列，更符合多数自动语音翻译的应用场景需求，也缓解了端到端语音翻译直接训练数据不足的问题。该算法有望在工业应用中落地。

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    端到端语音翻译系统结合ASR与印度语大模型

    端到端语音翻译系统结合序列到序列自动语音识别模型与印度语大语言模型本文介绍了针对IWSLT 2025印度语赛道的端到端语音到文本翻译系统，专注于英语-印度语及印度语-英语的双向翻译任务。...为提升低资源场景下的翻译质量，提出了一种集成预训练Whisper自动语音识别（ASR）模型与印度语专用大语言模型（LLM）Krutrim的端到端系统。...实验结果表明，该端到端系统在英语到印度语方向取得了平均BLEU分数数学处理错误，在印度语到英语方向取得了平均BLEU分数数学处理错误。...尽管该方法在成功解析的输出中显示出显著提升翻译质量的潜力（例如泰米尔语到英语的BLE分数提高了数学处理错误），但观察到模型在持续遵循所需CoT输出格式方面存在挑战。...技术细节： 使用预训练Whisper模型处理语音输入 集成Krutrim大语言模型进行文本翻译优化 针对低资源语言对设计端到端 pipeline 评估指标采用BLEU分数，并分析CoT方法的效果与局限性提交信息

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    重建「巴别塔」：谷歌推出全新端到端语音翻译系统

    机器之心报道 参与：泽南、张倩、淑婷 要将一个外国人说的话翻译成本国文字，通常需要两种机器学习模型：语音识别和文本翻译。...最近，谷歌提出的 Translatotron 模型创造性地实现了单一模型端到端（End-to-End）的直接语音翻译。不仅如此，它还可以保留说话人的声音特征输出语音，实现最直接的翻译。...Translatotron 端到端语音翻译模型最早出现在 2016 年，那时，研究者展示了使用单个序列到序列模型实现语音到文本翻译的可行性。...对于端到端的语音模型而言，如何训练是一个大问题 —— 目前多国语言语音对照数据集还很少。...该网络是端到端训练的，学习将源语的语音声谱图映射到目标语声谱图中，翻译内容也是对应的。 该模型还能够使用源说话者的声音合成翻译语音。

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    学界 | 谷歌全端到端语音合成系统Tacotron：直接从字符合成语音

    选自arXiv 作者：王雨轩等 机器之心编译 参与：李泽南、吴攀 最近，谷歌科学家王雨轩等人提出了一种新的端到端语音合成系统 Tacotron，该模型可接收字符的输入，输出相应的原始频谱图，然后将其提供给...它还需要对来自现有 TTS 前端的语言特征进行调节，因此不是端到端的：它只取代了声码器和声学模型。...但其中的每个组件都是独立训练出来的，改变系统以端到端形式训练非常重要。...论文：Tacotron：一个完全端到端的文本转语音合成模型（Tacotron: A Fully End-to-End Text-To-Speech Synthesis Model） ?...在本论文里，我们提出了 Tacotron——一种端到端的生成式文本转语音模型，可以直接从字符合成语音。通过配对数据集的训练，该模型可以完全从随机初始化从头开始训练。

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