Automaticspeechrecognition(ASR)tasksareresolvedbyend-to-enddeeplearningmodels,whichbenefitsusbylesspreparationofrawdata,andeasiertransformationbetweenlanguages.Weproposeanovelend-to-enddeeplearningmodelarchitecturenamelycascadedCNN-resBiLSTM-CTC.Intheproposedmodel,weaddresidualblocksinBiLSTMlayerstoextractsophisticated…
Inthispaper,phoneticfeaturesderivedfromthejointacousticmodel(JAM)ofamultilingualendtoendautomaticspeechrecognitionsystemareproposedforIndianlanguageidentification(LID).ThesefeaturesutilizecontextualinformationlearnedbytheJAMthroughlongshort-termmemory-connectionisttemporalclassification(LSTM-CTC)framework.Hence,thesefeaturesarereferredtoas...
论文《End-to-endSequenceLabelingviaBi-directionalLSTM-CNNs-CRF》的代码实现CNN卷积神经网络实现语音识别.zip目的：使用CNN卷积神经网络实现语音识别步骤：（1）预处理。首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，然后进行声音分帧，把...
我们需要找到一种新的方法,很舒服的是我们找到了,解决方法有两种:1)RNN+CTC(一般采用lstm+ctc实现,因为RNN可能会出现梯度消失或者梯度的问题,由于lstm中进行了相应的处理,因此不...
Google最后的论文也证明了这一点,这样的模型结构,对于状态建模是比较好的。然后我们在LSTM的模型上,主要解决了海量数据的训练和效率问题。因为LSTM不是今天的...
这篇文章介绍另一种做OCR的方法,就是通过LSTM+CTC。这种方法的好处是他可以事先不用知道一共有几个字符需要识别。之前我试过不用CTC,只用LSTM,效果一直不行,后来下决心加上CTC,效果一下就上去了。...
写在前面——最近在看Seq2Seq的问题,发现目前比较好的LSTM+CTC的组合,所以找了下06年ICML的原始论文。细节部分还没看完,后续会再重读一遍,补上一些自己的理解。对应的工具使用可以看...
在mxnet官方代码example中有一个关于ocrlstmctc的一个例子,https://github/apache/incubator-mxnet/blob/master/example/ctc/lstm_ocr_infer.py在训练...
ctc-app一个用于CrackTheCode类型竞赛的Web应用程序人工智能-ctc-paper.zip基于最近一些年的典型的端到端的论文,适合初学者以及深入研究最新语音识别技术人员查看学习,经典资料...