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Scalaz(48)- scalaz-stream: 深入了解-Transducer: Process1-tee-wye

有了数据源Source后我们可能需要对Source提供的数据O进行加工处理,这就是transducer的功能了。...我们先看看Transducer的类型款式: type Process1[-I,+O] = Process[Env[I,Any]#Is, O] 从类型参数来看transducer不会产生任何的副作用,它的作用应该是把接收到的数据元素...transducer不会主动产生任何数据而是被动接收输入数据I,所以Process1类型的await函数被称为await1,款式如下: /** The `Process1` which awaits a...实际上pipe就是Process组合函数,我们用它来把Source和TransducerTransducerTransducer对接起来。...这样我们就可以保证Source和Transducer都是功能单一的函数组件了。 只要连接上一个数据源,我们就可以对它发出的元素进行转换处理。

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Human Language Processing——RNA&RNN-T&MochA

然而,在实际的语音识别任务中,却可能存在输入一个token,需要输出多个token的情况 RNN-T RNN Transducer就是为了克服CTC和RNA输入一个vector,只输出一个token的问题而设计的...Neural Transducer 前面的CTC、RNA在解码阶段,都是输入一个vector,输出一个token,是1v1的输入-输出方式; RNN-T是输入一个vector,输出多个token,是1vN...这就是Neural Transducer的思路 ? Neural Transducer的改进主要是在解码的输入端。...Neural Transducer做了实验发现,没有注意力时,窗口一长,结果就会很糟糕。但用了注意力后,窗口大小又没那么重要。...MochA CTC、RNA、RNN-T、Neural Transducer都有一个相同的问题,就是\phi。因为我们在数据标注的时候很难插入\phi。

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语音识别的前沿论文,看我们推荐的这4篇

由SFFAI18分享嘉宾白烨同学为大家精选出来的关于语音关键词检索方面的论文以及田正坤同学为大家精选出来的关于利用RNN-Transducer进行端到端声学建模的论文,将带你了解语音识别基本方向。...推荐理由:这是百度硅谷实验室的一篇文章,比较了CTC、RNN-Transducer以及Attention模型在原理以及实验性能上的差异,对于想利用端到端模型进行语音识别建模的同学,具有很好的指导意义。...文章显示没有额外语言模型的注意力模型以及RNN-Transducer模型性能都超过了基线CTC模型。同时文章还研究了怎么样选取编码器结构。 ? 推荐理由来自:田正坤 4 ???? ?...推荐理由:这是Google2018年的一个工作,文章讲述了丰富的细节来帮助我们如何训练好一个RNN-Transducer网络。文章探索了多种模型结构以及如何利用外部数据。

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PyTorch+Kaldi、专注E2E语音识别,腾讯AI Lab开源轻量级语音处理工具包PIKA

CUDA-Warp RNN-Transducer 对于 RNNT 损失模块,开发者采用了 warp-rnnt(https://github.com/1ytic/warp-rnnt)项目中的 pytorch...数据准备和 RNNT 训练 egs/train_transducer_bmuf_otfaug.sh 包括数据准备和 RNNT 训练。...., utt_id_1 3 5 7 10 23 train_data_dir= 继续 MBR 训练 有了 RNNT 训练模型后,用户可以使用 egs/train_transducer_mbr_bmuf_otfaug.sh...通过以下代码,用户可以轻松执行 LAS 后向重评分训练: --reverse_labels 解码 egs/eval_transducer.sh 是主要的评估脚本,包含解码 pipeline。...指定以下两个模型可以实现 LAS 前向与后向重评分: ##########configs##############rnn transducer model rnnt_model=#forward and

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【NLP】自然语言处理学习笔记(一)语音识别

Neural Transducer CTC、RNA、RNN-T都没有用到注意力机制,而LAS用到了。一个朴素的想法是,既然注意力机制有效果,为什么不用呢?...于是,Neural Transducer就在RNN-T的基础上,加入了注意力机制。...如图所示,Neural Transducer规定一个窗口window,将窗口内的h进行注意力处理,从而选取部分进入到Decoder之中。这个窗口的长度是一个人为给定的超参数。...MoChA:Monotonic Chunkwise Attention Neural Transducer创新性地提出了一个窗口,那么,这个窗口长度是否可以动态变化呢?...如图所示,MoCha在Neural Transducer的基础上,单独设置了一个判别器,输入状态z和当前的h,输出yes和no,yes表示窗口在这里截止。

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Attention-lvcsr、Residual LSTM…你都掌握了吗?一文总结语音识别必备经典模型(三)

https://sota.jiqizhixin.com/project/transfomer-transducer收录实现数量:1支持框架:PyTorch Transformer Transducer...使用带权有限状态转录器(Weighted Finite State Transducer,WFST)框架,从一个词级的语言模型建立一个字符级的语言模型。...将语言模型有限状态转录器(Finite State Transducer,FST)G与简单拼出每个单词的字母的词典FST L组成。...RNN/Transformer Transducer 架构 RNN-T是一种神经网络体系结构,可以通过RNN-T损失进行端到端训练,将输入序列(如音频特征向量)映射到目标序列。...平台收录 Transfomer-Transducer 共 1 个模型实现资源。 项目 SOTA!平台项目详情页 Transfomer-Transducer 前往 SOTA!

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