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2019-06-26 中新经纬

   

剑灵手游国服公测在T=30,音素为[n,i,h,a,o][n,i,h,a,o]的情况下,共有CC条路径可以被压缩为[n,i,h,a,o][n,i,h,a,o]。路径数目的计算公式为C音素个数T1CT1音素个数,量级大约为(T1)音素个数(T1)音素个数。一段30秒包含50个汉字的语音,其可能的路径数目可以高达,显然这么大的路径数目是无法直接计算的。因此CTC方法中借用了HMM中的向前向后算法来计算。表示所有音素的集合B(3)=(h,a,o,n,i)B(3)=(h,a,o,n,i)=14(h)14(h)y14h14(h)14(h)yh14

玩乐天堂路径和B变换如图2所示,拿前面的nihao的发音为例,进过CTC预测的序列结果在时间上可能会稍微延迟于真实发音对应的时间点,其他时间点都会被标记会blank。=(1,2,3,.,T),iL=(1,2,3,.,T),iLT1+T2+T3+T4+T5=TT1+T2+T3+T4+T5=T

2019新白娘子传奇大结局在线$\alpha_(14)(h)=(前置项).y^{14}h=\sum{B(\pi_{1:14})=[n,i,h]}\prod_{t\prime=1}^ty^{t\prime}{\pi{t\prime}}$本文主要介绍CTC算法的基本概念,可能应用的领域,以及在结合神经网络进行CTC算法的计算细节。这种神经网络+CTC的结构除了可以应用到语音识别的声学模型训练上以外,也可以用到任何一个输入序列到一个输出序列的训练上(要求:输入序列的长度大于输出序列)。=14(h)(h)y14hy14h14(h)(h)yh14yh14

黄山修复专家=14(h)(h)y14hy14h14(h)(h)yh14yh14目前主流的语音识别都大致分为特征提取,声学模型,语音模型几个部分。目前结合神经网络的端到端的声学模型训练方法主要CTC和基于Attention两种。L={a,o,e,i,u,uˇ,b,p,m,.}L={a,o,e,i,u,uˇ,b,p,m,.}CTC算法全称叫:Connectionisttemporalclassification。从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题。

(编辑:董文博)
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