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08 基于WFST的解码器

基于WFST的解码器 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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加权有限状态机在语音识别中的应用

WFST的基本操作 WFST是基于半环代数理论的,详细的半环理论可以看上面Mohri的论文或者找其它资料学习。简单的一个半环代数结构定义为 ,它包含元素集合K,两个基本操作和两个基本单元。 合并操作 合并操作用于将两个WFST合并成,合并可以用于存在多个WFST时,将它们合并到一个WFST,用于语音识别中。 如下,将A和B 组合操作 组合操作用于合并不同层次的WFST,用于将前一个WFST的输出符号同后一个WFST的输入符号做合并,生成由前一个WFST的输入符号到后一个WFST输出符号的状态机。 假设WFST A中有一条转移弧,输入x,输出y,权重是a;WFST B中有一条转移弧,输入是y,输出是z,权重是b,那么A和B的组合后,就会生成一条输入是x,输出是z,权重为ab。 下图为对a和b做组合操作 确定化操作 确定化操作用于去除WFST的冗余,对于WFST的每一个状态,它的每一个状态对于同一个输入符号,只有一个转移弧。

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    Facebook AI开源图形变压器网络(GTN),用于与图形自动区分

    来源 | reddit 作者 | Saksham Goyal 编辑 | 代码医生团队 图形变压器网络(GTN)是带有加权有限状态传感器(WFST)的开源框架,加权有限状态传感器(WFST)是一种功能强大且表现力强的图形 就像PyTorch一样,GTN为WFST提供了一个框架。GTN用于有效地训练基于图的机器学习模型,并在手写识别,语音识别和自然语言处理等应用程序中组合不同的信息源。 但是有了这个新的框架,研究人员可以在训练时动态地使用WFST。因此,整个系统可以更有效地从数据中学习和改进。 由于缺乏易于使用的框架,使用基于功能图的数据结构构建ML模型具有挑战性。 WFST的结构与数据学习相结合,可以使ML模型长期保持模块化,更准确和轻便。 GTN使构造WFST,可视化和执行操作变得容易。只需调用gtn.backward,就可以为参与计算的任何图形计算梯度。

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    图神经网络版本的PyTorch来了,Facebook开源GTN框架,还可对图自动微分

    从长远来看,WFST与数据学习相结合有可能使机器学习模型更加精确、模块化和轻量化。 WFST数据结构通常用于结合不同信息源的信息,如存在于语音识别、自然语言处理和手写识别等应用中的信息。 ? 这些模型可以表示为一个 WFST ,通常会被单独训练并结合起来得到最佳的结果。我们新的 GTN 库使得不同类型的模型一起训练成为可能,从而提供更好的结果。 GTN工作原理类似PyTorch,简单易上手 通过使用 GTN ,研究人员可以轻松地构建WFST,并将其可视化,在其上执行操作。 提出了卷积WFST层可以把底层的表征映射到更高级别的表征。 通过实验阐述了使用WFSTs用于语音和手写识别的有效性。

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    kaldi -- aidatatang_200zh脚本解析:检查相关模型

    如果一个WFST从任意状态出发的跳转的权重之➕运算为1,那就说这个WFST满足stochastic性质,在一个满足stochastic性质的图上解码,解码效率要高一些。

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    有限状态机抽取地址

    'python is great') 其他应用 在语音识别和自然语言的理解中有着非常重要的作用,特别是加权的有限状态机传感器(Weighted Finite State Transducer,简称WFST ),和离散的马尔科夫链模型一致 WFST的特殊性在于:有限状态机中的每个状态由输入和输出符号定义 ? image.png WFST中的每一条路径就是一个候选句子,概率最大的句子就是识别结果,算法的原理就是动态规划

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    语音识别技术发展迅速,这本书是你需要的全方位解读语音识别的最新著作!

    但语音识别技术的发展日新月异,新的理论和方案不断出现,读者除了掌握基本原理,也亟须了解语音识别最新的前沿技术,例如加权有限状态转换器(WFST)、端到端(E2E)语音识别等。 ? ; 既有语音采集、声学特征介绍,又有声学模型和语言模型讲解,循序渐进,图文并茂,深入浅出; 系统介绍经典算法、前沿技术和应用实践,涵盖语音识别全貌,包括GMM-HMM、DNN-HMM和E2E框架,以及WFST

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    GPU解码提升40倍,英伟达推进边缘设备部署语音识别,代码已开源

    1910.10032.pdf 代码:https://github.com/kaldi-asr/kaldi/tree/master/src/cudadecoder 这篇论文提出了一种经过优化的加权式有限状态变换器(WFST 在这项研究中,研究者提出了一种全新的加权式有限状态变换器(WFST)实现,其可使用 GPU 和英伟达的 CUDA 编程语言为语音识别任务提供高速解码。 并行维特比解码 并行式 WFST 解码器通常会遵照串行解码器中的典型操作顺序:对于声学模型(AM)后验的每一帧,该解码器可基于帧值处理发射弧(标签非零的弧),再处理任何非发射弧链,最后执行剪枝。 给定解码 WFST T = (Σ, Ω, Q, E, ...)

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    语音识别调研报告

    - - 2.1 主流的语音识别解码器为(WFST):该解码器把语言模型和声学模型集成为一个大的网络,大大的提高了解码速度。

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    最大熵准则背后的一连串秘密

    (ME),指数分布族(EFD),贝叶斯网络(BN),马尔可夫随机场(MRF),动态图模型(DBN),隐马尔可夫模型(HMM),条件随机场(CRF),最大熵马尔可夫模型(MEMM),加权有限状态自动机(WFST 后面我们会看到,这里的BN和DBN实际上都是WFST模型的一个特例,更一般的形式我们在后面马上介绍,另外这里的共享参数延展特性在后面的CRF模型中同样应用到,可对照着来理解。 2.1.3 WFST 无论是静态图还是作为其周期延拓的动态图,绕不开的一点是,在有序产生变量的过程中,对可能的分支状态的描述无能为力,对所有变长序列统一空间的概率分布函数无法估计。 这便是WFST的存在理由,对一个稳定的时序系统,不考虑时长,系统的运行可以看作状态X输入=输出X新状态的循环,这样可以完美解决上面的建模问题。表达式如下: ? 学习和工作中无数次碰到ME,EFD,BN,MRF,DBN,HMM,CRF,MEMM,WFST,Chomsky Grammar等等,对其中来龙去脉,相互关系颇为疑惑和着迷。

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    腾讯云大学大咖分享 | 深入浅出话智能语音识别

    语音模型中用的比较多的技术是WFST,通过搜过WFST的图,可以得到对应这个音素发音的概率最高的句子,最终形成语音识别结果的文本。

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    金融语音音频处理学术速递

    我们的创新框架在加权有限状态传感器(WFST)框架中部署了一种多图方法。我们将我们的WFST解码策略与训练在相同数据上的Transformer序列对序列系统进行了比较。 给出了阿拉伯语和英语之间的码切换场景,我们的结果表明WFST解码方法更适合于句子间的码切换数据集。此外,转换系统在句内语码转换任务中表现较好。 We compare our WFST decoding strategies with a transformer sequence to sequence system trained on the 我们的创新框架在加权有限状态传感器(WFST)框架中部署了一种多图方法。我们将我们的WFST解码策略与训练在相同数据上的Transformer序列对序列系统进行了比较。 给出了阿拉伯语和英语之间的码切换场景,我们的结果表明WFST解码方法更适合于句子间的码切换数据集。此外,转换系统在句内语码转换任务中表现较好。

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    工程设计+算法规模化真的是AI突破吗?DeepMind唇读系统ICLR遭拒

    不过他们似乎使用了 Miao 等人 2015 的研究《EESEN: END-TO-END SPEECH RECOGNITION USING DEEP RNN MODELS AND WFST-BASED DECODING》与谷歌 WFST 解码架构,并实现大约 40% 的词错率。

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    春招 | 风控独角兽 数美科技 NLP、ASR算法工程师 - 25k-35k月

    熟悉语言模型技术,熟悉WFST相关算法和在ASR上的应用,在大规模语料上训练过语言模型     4.

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    NLP入门之语音模型原理

    4、 解码传统的语音识别解码都是建立在WFST的基础之上,它是将HMM、词典以及语言模型编译成一个网络。解码就是在这个WFST构造的动态网络空间中,找到最优的输出字符序列。 尽管end-to-end的声学模型中已经包含了一个弱语言模型,但是利用额外的语言模型仍然能够提高识别性能,因此将传统的基于WFST的解码方式和Viterbi算法引入到end-to-end的语音识别系统中也是非常自然的

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    自然语言处理学术速递

    我们的创新框架在加权有限状态传感器(WFST)框架中部署了一种多图方法。我们将我们的WFST解码策略与训练在相同数据上的Transformer序列对序列系统进行了比较。 给出了阿拉伯语和英语之间的码切换场景,我们的结果表明WFST解码方法更适合于句子间的码切换数据集。此外,转换系统在句内语码转换任务中表现较好。 Our innovative framework deploys a multi-graph approach in the weighted finite state transducers (WFST We compare our WFST decoding strategies with a transformer sequence to sequence system trained on the Given a code-switching scenario between Arabic and English languages, our results show that the WFST

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    张海腾:语音识别实践教程

    解码器:最终目的是取得最大概率的字符输出,解码本质上是一个搜索问题,并可借助加权有限状态转换器(Weighted Finite State Transducer,WFST) 统一进行最优路径搜索。

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    重磅纯干货 | 超级赞的语音识别语音合成经典论文的路线图(1982-2018.5)

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    拼写、常识、语法、推理错误都能纠正,云从提出基于BART的语义纠错方法

    在第一遍解码中使用的 WFST 由 3gram 语言模型,发音词典,双音素结构以及 HMM 结构构成。在重打分中分别使用 4gram 和 RNN,训练数据为这些音频对应的参考文本。

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    大幅提升ASR系统识别准确率:云从科技语义纠错模型解析

    在第一遍解码中使用的WFST由3gram语言模型,发音词典,双音素结构以及HMM结构构成。在重打分中分别使用4gram和RNN,训练数据为这些音频对应的参考文本。

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