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api无法在线调试

在线调试的参数需要session Uuid和分片的序号 ,但是找不到预处理接口和文件分片上传接口,怎么搞啊 凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数 凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数 凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数

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论直接的知识蒸馏(CS CL)

直接 (ST) 已被证明是一项复杂的任务,需要从子任务:自动识别 (ASR) 和机器 (MT)中转移知识。对于机器来说,知识蒸馏是知识转移最有前景的技术之一。 在本文中,我们比较了像直接一样在序列到序列任务中进行知识蒸馏的不同方案。此外,我们还分析了这种方法可能存在的缺陷,以及如何在保持质量的前提下缓解这些缺陷。 Di Gangi, Matteo Negri, Marco Turchi 原文地址:https://arxiv.org/abs/2012.04964 论直接的知识蒸馏(CS CL).pdf

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    端到端与知识提炼:FBK@IWSLT2020(CS CL)

    本文介绍了 FBK 参与 IWSLT 2020 离线(ST)任务的情况。该任务评估系统将英 TED 演讲成德文本的能力。 我们的系统是一个基于 Transformer 对数据的改编的端到端模型。 Gaido, Mattia Antonino Di Gangi, Matteo Negri, Marco Turchi 原文地址:https://arxiv.org/abs/2006.02965 端到端与知识提炼

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    「Fun Paper」见过,但你见过嘴型吗?

    首先,我们将言的多个现有模块整合在一起,构建了一个可工作的系统。 文章背景介绍 近年来NMT系统的成功不仅影响了纯文本到文本的,而且在系统中起着举足轻重的作用。但是当我们与他人交流的时候很大一部分是口头的。 通过级联识别、神经机器合成模块,当前的系统可以为给定的输入源生成后的输出。 现有的系统只能在的级别上这些视听内容,因此存在一些主要的限制。首先,后的声听起来与原声非常不同。 首先,我们发现自动系统的每个模块都有很大的改进空间。未来和文本系统的改进将提高用户的学习分数。其次,再次通过人工配后的唇同步来提高用户的分数,验证了LipGAN模型的有效性。

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    也能端到端?深度学习这条路有戏!

    端到端技术是当前的研究前沿,科大讯飞联合优化识别和机器的新技术路线,理论上更具前景,一旦技术研究成功,将为机器性能的提升带来极大促进。 提问:涉及哪些步骤? 你或许会说,识别和机器——没错,传统的通常采用识别和机器级联的方式实现,对输入先进行识别得到文本结果,然后再基于文本进行机器,这也是当前采用的主流方法。 端到端技术路线,是通过构造一个完整的神经网络模型,联合优化识别、识别后处理和机器,建立源信号到目标言文字的映射关系,进而实现从原始到目标文的。 国际顶级口机器评测比赛 IWSLT,推动新方向 IWSLT是国际上最具影响力的口机器评测比赛之一,重点关注口,实现到文本的,从而解决人和人交流的问题。 “我们参加了本次IWSLT评测的任务,在基于传统的基线模型中,针对识别文本结果和机器训练数据源言文本风格不匹配问题,提出了对源言文本逆变换以适配识别风格的方法,提高了的鲁棒性

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    同声传被攻陷!谷歌发布Translatotron直接系统

    今天,谷歌发布Translatotron系统,这是第一个可以直接将一个人的声从一种言转换成另一种言,同时保持说话人的声和节奏的模型。 传统上,系统通常有3个独立的部分:自动识别将源转录为文本,机器将转录的文本成目标言,最后,文本到合成(TTS)系统将文本转换成目标言的。 谷歌的新工具Translatotron舍弃了将为文本再返回的步骤,而是采用端到端的技术,直接将说话者的声成另一种言。 Translatotron:不依赖中间文本,直接 端到端模型的出现始于2016年,当时研究人员证明了使用单个序列到序列模型进行到文本的可行性。 结论 谷歌声称,Translatotron是第一个可以直接将一种言的成另一种言的的端到端模型。它还能够在中保留源说话者的声

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    重建「巴别塔」:谷歌推出全新端到端系统

    机器之心报道 参与:泽南、张倩、淑婷 要将一个外国人说的话成本国文字,通常需要两种机器学习模型:识别和文本。 在过去的几十年里,系统的发展目标一直是帮助使用不同言的人互相沟通。 这种系统系统通常可以分为三个部分:将源转换为文本的自动识别、将得到的文本为目标言文本的机器以及从文本生成目标的文本 - 合成(TTS)。 它还能在后的中保留源说话者的声。谷歌希望这项研究可以作为今后端到端系统研究的起点。 该网络是端到端训练的,学习将源声谱图映射到目标声谱图中,内容也是对应的。 该模型还能够使用源说话者的声合成

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    一心二用:高性能端到端模型同时识别声

    作者 | 董倩倩 编辑 | 刘冰一 自动是指让机器完成从源言的信号自动生成目标言的文本的过程,其基本设想是让计算机像人类员一样充当持不同言说话人之间的角色。 ,有效缓解数据不足的局限。 那么是否可以将一种言的直接转换为另外一种言的文字呢? 这就是需要解决的问题。系统在观看国外影视作品、开展远程国际会议等场合有广泛的应用。 传统的系统采用级联方式,由两个模块组成,分别是识别系统和机器系统,前者先将言识别成文本,后者再成他国文字。 通常,使用识别平行料来提高模型的性能的做法易于实现,但是如何利用机器的平行数据却并非易事。 COSTT提出了一种通过外部机器平行数据来增强端到端性能的方法。

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    AAAI 2020 | 中科院自动化所:通过识别和交互打造更优的模型

    端到端的模型在理论上可以缓解级联系统的缺陷,它通过直接建立源到目标言文本的映射关系,一步实现跨模态跨言的,一旦技术成熟,理论上可以让更准更快,极大地提升模型的性能。 图1识别和交互示例 相比于直接将原始作为输入,如果能够动态获取到识别出的文本信息,将变得更加容易;而出的结果也有助于同词识别的消歧,使识别结果更加准确。 实验结果 目前数据十分匮乏且质量不高,为此我们构建了一个新的数据集。 我们与多个强基线模型进行了对比,包括由识别和机器模型串联组成的级联系统(Pipeline),在识别料上进行预训练的端到端模型(E2E),识别和共享编码器的多任务模型(Multi-task 表2 wait-k对性能的影响 为了进一步提升的性能,我们让任务相比识别任务延迟k个词进行,以获得更多的文本信息作为辅助。

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    成中文怎么做?如何实现中英文实时对话,试试这个方法

    最近,录转文字助手又迎来了更新,新增功能,可以实现实时对话,中英文之间的交流再也不需要担心了。 那么新版录转文字助手,应该如何将转文字、成中文呢? 一、录转文字 新版录转文字助手,可以实现实时转文字、频文件转文字以及先录再转文字,可以最大程度上将各种情况下的录文件转换成文字。 选择性进行、复制和导出等操作。 二、转文字助手新增了功能,可以实现实时对话,中文和英文之间的互,操作简单,识别率几乎可以说是百分百了。 我们进入功能页之后,选择,之后跳转的页面就是操作页了,可以看到中文、英文两个选项。我们点击中文,就是将实时说话内容成英文,反之英文则是将实时说话内容成中文。

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    日本富士通:我们研制出了世界首款小型免提式器 | 黑科技

    该系统目前只能、普通话和英文。 据悉,近日富士通实验室对外表示,他们研究出了世界上首款胸卡大小的免提式器。 ? 同年,富士通与东京大学医院和国家信息通信技术研究所(NICT)合作,以进行在医疗领域用固定式平板电脑进行多的试验。 根据结果,富士通实验室了解到,由于医护人员双手需要在说的同时进行检查,所以在医院病房进行对患者的护理时,他们非常需要一种不用手去控制的可佩戴装置。 为此,富士通实验室进一步改进了此前的技术,研发出了世界上第一款小型、可佩戴的免提设备。 ? 据了解,富士通通过采用小型化的全向麦克风和L形声道成功的将设备的体积变小。 虽然该系统目前只能、普通话和英文,但计划未来将增加所支持得种数量。

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    谷歌提出首个端到端的直接模型

    AI 科技评论按:不同言之间的转换早已不是什么新鲜事了,任务拆分简单直接,只需要把「源言的识别模型(转文本)」、「文本到文本模型」、「目标言的生成模型(文本转 谷歌的研究人员们做了一次大胆的试验,尝试把转文、文本到文本、文本转这三个步骤合并到同一个端到端模型中完成! 在训练过程中,这个序列到序列转换模型使用了一个多任务并行训练模型,它需要同时预测源转文本的结果、文本的结果以及目标的频谱图。 结论 据谷歌的研究人员们目前所知,这是世界上首个可以直接把一种言的到另一种的端到端模型;除此之外它还可以保留源说话人的声特点。 这项研究可能是未来更多端到端系统研究的开端。

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    ACL 2022 | 中科院计算所、字节等提出:新方法 STEMM——跨模态混合训练缓解模态鸿沟

    ,即将一种言下的为另外一种言下的或文字,在当下有着广泛的应用场景:在线外视频、跨国会议、出国旅游、国际贸易。 与文本相比,通常面临更多的挑战,如何更准确地进行成为了目前学术界和工业界十分关心的课题。 2 的挑战 近年来,神经机器技术取得的巨大进步,离不开大规模标注的平行料数据。 然而,需要的“-转写-”数据则相对较为稀少。例如,目前常用的数据集大概只有几百小时。相比之下,文本数据集通常具备百万甚至千万级的规模。 如何缓解与文本之间的模态鸿沟,有效利用文本数据提高的性能,是一个值得探究的问题。 在此基础上,本文引入了一个自我学习框架,使任务从 Mixup 中学习知识,进而提升的性能。

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    在多任务端到端中利用单词嵌入作为中介(CS CL)

    (ST)旨在学习从源言中的到目标言中的文本的转换。先前的工作表明,多任务学习提高了ST性能,其中识别解码器生成源言的文本,解码器根据识别解码器的输出获得最终。 因为识别解码器的输出是否具有正确的义比其准确性更为关键,所以我们建议通过使用词嵌入作为中介来改进多任务ST模型。 原文标题:Worse WER, but Better BLEU?

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      腾讯机器翻译(TMT)结合了神经机器翻译和统计机器翻译的优点,从大规模双语语料库自动学习翻译知识,实现从源语言文本到目标语言文本的自动翻译,目前可支持十余种语言的互译。

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