项目信息 项目名称《基于MindSpore,使用DFCNN和CTC损失函数的声学模型实现》 方案描述本项目的目标是使用MindSpore实现DFCNN+CTC的声学模型,将一句语音转化成一张特定模式的图像作为输入,然后通过DFCNN+CTC结构,对整句语音进行建模,实现输出单元直接与最终的识别结果(音节)相对应。 项目背景 自动语音识别(ASR)技术的目的是...
dfsmn最新的是基于ctc的。dfsmn是一种网络结构，loss用各种都可以。
(x) return x # 添加CTC损失函数,由backend引入 def ctc_lambda(args): labels, y_pred, input_length, label_length = args y_pred = y_pred[:, :, :] return K.ctc_batch_cost(labels, y_pred, input_length, label_length) # 搭建cnn+dnn+ctc的声学模型 class Amodel(): """docstring for ...
最后,从输出端来看,DFCNN 比较灵活,可以方便地和其他建模方式融合。比如,本实践采用的 DFCNN 与连接时序分类模型(CTC,connectionist temporal classification)方案结合,以实现整个模型的端到端声学模型训练,且其包含的池化层等特殊结构可以使得以上端到端训练变得更加稳定。与传统的声学模型训练相比,采用CTC作为损失函数的声...
本文首先对语音识别的声学模型展开研究,对DFCNN(Deep Fully Convolutional Neural Network)框架进行了改进,提出了CNN+CTC(Convolutional Neural Network+Connectionist ... 焦潇雅 - 《电子科技大学》 被引量: 0发表: 2020年 基于拼音建模的语音识别技术研究与应用 语音转拼音声学模型,验证了引入基于等间隔的Es CTC损失...
()acoustic_model_args.vocab_size=len(train_data.acoustic_vocab)acoustic=acoustic_model(acoustic_model_args)print('声学模型参数:')print(acoustic_model_args)ifos.path.exists('/speech_recognition/acoustic_model/model.h5'):print('加载声学模型')acoustic.ctc_model.load_weights('./speech_recognition/...
问题3可以搜搜科大讯飞的《语音识别技术的研究进展与展望》（王海坤 etc.），2.5节是写关于DFCNN的 ...
acoustic_model_args=acoustic_model_hparams()acoustic_model_args.vocab_size=len(train_data.acoustic_vocab)acoustic=acoustic_model(acoustic_model_args)acoustic.ctc_model.summary()acoustic.ctc_model.load_weights('./speech_recognition/acoustic_model/model.h5')print('声学模型参数:')print(acoustic_model_...