(原创文章,转载请注明出处哦~) 简单介绍CTC算法 CTC是序列标注问题中的一种损失函数. 传统序列标注算法需要每一时刻输入与输出符号完全对齐.而CTC扩展了标签集合,添加空元素. 在使用扩展标签集合对序列进行标注后,所有可以通过映射函数转换为真实序列的 预测序列,都是正确的预测结果.也就是在无需数据对齐处理,即可得到预测序列. 其目标函数就是 最大化 所有正确的预测序列的概率和. 在查找所有正确预测序列时,采用了前向后向算法. 前向过程计算从1-t时刻,预测出正确的前缀的概率:后向过程计算从…

CTC解决什么问题 CTC,Connectionist Temporal Classification,用来解决输入序列和输出序列难以一一对应的问题. 举例来说,在语音识别中,我们希望音频中的音素和翻译后的字符可以一一对应,这是训练时一个很天然的想法.但是要对齐是一件很困难的事,如下图所示(图源见参考资料[1]),有人说话块,有人说话慢,每个人说话快慢不同,不可能手动地对音素和字符对齐,这样太耗时. 再比如,在OCR中使用RNN时,RNN的每一个输出要对应到字符图像中的每一个位置,要手工做这样的…

1. 基础模型 A. Sequence to sequence model:机器翻译.语音识别.(1. Sutskever et. al., 2014. Sequence to sequence learning with neural networks.   2. Cho et. al., 2014. Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation.) B…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/35 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/227 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为吴恩达老师<深度学习专业课程>学习与总结整理所得,对应的课程视频可以在这里查看. 引言 在ShowMeAI前一篇文章 自然语言处理与词嵌入 中我们对以下内容进行了介绍: 词嵌入与迁移学习/…

from:https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/53455260 背景 论文地址:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 代码地址:GitHub 这篇文章在 arxiv 上的时间差不多是今年 cvpr 截稿日,我们就先理解为是投的 cvpr 2017 吧,作者包括熟悉的 rbg 和何凯明,转战 Facebook 之后代码都放在 Facebook 的主页里面…

参考 1. 基础模型(Basic Model) Sequence to sequence模型(Seq2Seq) 从机器翻译到语音识别方面都有着广泛的应用. 举例: 该机器翻译问题,可以使用"编码网络(encoder network)"+"解码网络(decoder network)"两个RNN模型组合的形式来解决. encoder network将输入语句编码为一个特征向量,传递给decoder network,完成翻译.具体模型结构如下图所示: 其中,encoder…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文作者:罗冬日 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. 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. CTC算法概念 CTC算法全称叫:Connectionist temporal classification.从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题. 传统的语音识别的声…

https://blog.csdn.net/left_think/article/details/76370453 1. 背景介绍  在传统的语音识别的模型中,我们对语音模型进行训练之前,往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作.这样就有两点不太好: 严格对齐要花费人力.时间.严格对齐之后,模型预测出的label只是局部分类的结果,而无法给出整个序列的输出结果,往往要对预测出的label做一些后处理才可以得到我们最终想要的结果.  虽然现在已经有了一些比较成熟的开源对齐工具供大家使用,但是随着de…

CTC 的工作原理     Fig. 1. How CTC  combine a word (source: https://distill.pub/2017/ctc/) 这篇文章主要解释CTC 的工作原理. Motivation CTC 的全称是Connectionist Temporal Classification. 这个方法主要是解决神经网络label 和output 不对齐的问题(Alignment problem). 这种问题经常出现在scene text recognition,…

CTC,Connectionist temporal classification.从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题.语音识别端到端解决方案中应用的技术.主要是解决以下两个问题 解决语音输入和标签的对齐问题.对于一段语音输入,将其转化为声学频谱图,传统的声学模型需要对其频谱图上的每一帧对应的发音因素,而采用CTC作为损失函数,只需要一个输入序列和输出序列即可. CTC是一种损失函数,用来衡量输入的序列经过神经网络之后,和真实的输出相差有多少.对于nihao这个发音,不同的人有不同的发…