ctc loss | BriefGPT - AI 论文速递

关键词ctc loss

搜索结果 - 9

手写文本识别系统的最佳实践
手写文本识别已得到迅速发展，本论文通过实验证明了在预处理、CNN 架构和 CTC 损失三个方面的简单修改，可以提高手写文本识别系统的性能。
PDF3 months ago
使用预训练语言模型、嵌入蒸馏和上采样策略改善 CTC 非自回归翻译质量
通过使用 CTC loss 进行微调 PMLM 模型、采用 MASK 插入方案进行上采样、使用嵌入蒸馏方法进一步提高性能，使得非自回归模型获得了更好的翻译质量和加速，并在多个数据集上优于自回归模型
PDFa year ago
AAAISoftCorrect: 语音识别的软检测纠错
本文提出了 SoftCorrect, 一种具有软错误检测机制的误差校正方法，该方法通过由专门设计的语言模型产生的一种概率来检测单词是否正确，然后设计了一种受限制的 CTC 损失，仅复制检测到的错误单词，以便解码器集中进行错误单词的更正
PDF2 years ago
使用声学 CTC 损失进行迭代伪强制齐次化，以进行自监督 ASR 领域适应
本文提出了基于自监督域适应的算法，采用迭代式伪强制对齐算法生成的对齐文本，用于定制端到端自动语音识别，并通过降低文本量或扩展对齐窗口的方法迭代计算文本对齐更新。算法精良地运用帧级字符概率、CTC 损失计算等技术，实现了对主流语音数据库的高精
PDF2 years ago
CTC 基础语音识别中的中间损失正则化
本文提出了一种基于 CTC 目标的自动语音识别（ASR）的简单而高效的辅助损失函数，结合随机深度训练，应用于最近提出的 Conformer 网络，能够在没有语言模型的情况下实现 9.9％的单词错误率和 5.2％的字符错误率。
PDF3 years ago
深度音视频语音识别
本论文旨在识别带有或不带有音频的说话者嘴唇所述的短语和句子，我们提出了使用自注意力机制的 CTC 和序列到序列两种模型进行唇语识别，并研究唇语识别在有噪音的情况下与音频识别的互补性，同时我们介绍并公开发布了英国电视上成千上万自然语言的新数据
PDF6 years ago
NIPS分析端到端自动语音识别系统中的隐藏表示
本文分析了基于卷积和循环层、使用连结时序分类（CTC）损失函数训练的深度端到端模型所学习的语音表示，并评估模型不同层次的表示在预测电话标签方面的质量，以此为基础探讨了端到端模型的重要方面和设计选择。
PDF7 years ago
ICML深度之声：实时神经文本转语音
Deep Voice 是一个使用深度神经网络构建的优秀的文本到语音系统，由五个主要组成部分构成，包括用于定位语音边界的分段模型、字素到音素转换模型、音素持续时间预测模型、基频预测模型和音频合成模型。通过使用神经网络进行每个组件的构建，既简单
PDF7 years ago
神经语音识别：基于声学到词汇 LSTM 模型的大词汇量语音识别
使用 CTC 损失和双向 LSTM RNN 网络，基于整词的声学单位构建连续语音识别系统，无需传统上下文依赖的子词单元和语言模型。
PDF8 years ago