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让我们颠末过程硅谷数据工程师matthewrubashkin和mattmollison所写的tensorflowrnn教程,来先相识一下怎么样样借助tensorflow框架演习语音识别的rnn。作者:高玉娴来历:cnet科技行者【编译】2017年11月2日

枢纽字:谷歌tensorflowrnn语音识别

自2010年谷歌的搜刮引擎等退出国外湎?此后,它也测验测验了多种路径重归国外湎?市场,好比推出国外湎?版的谷歌play垄断市肆,却没有获得较着的成功。即便是在目前国外湎?已成为最年夜年夜年夜年夜的android智高手机市场的年夜年夜年夜年夜势下,也并无益用谷歌的。

而在7年之际,谷歌再次试图重归国外湎?,此次打出的“王牌”是它的野生智能体系斥地框架tensorflow。

虽然谷歌的云并未入驻国外湎?市场,但国外湎?却有着亚洲增多最快的tensorflow斥地者社区。目前谷歌正在国外湎?积极推行tensorflow,希望借此重回重年夜年夜年夜年夜的国外湎?ai市场。据相识,已有多名谷歌美国工程师出席了起码三个在北京和上海举办的tensorflow斥地者会议,此中两场会议是闭门会议,出席者不容许摄影、记录乃至写博客。

tensorflow最初由谷歌brain团队斥地用于谷歌的研究和出产,2015年11月0开源容许证下宣布。自宣布至今,已被下载了跨越790万次。

今天,让我们颠末过程硅谷数据工程师matthewrubashkin和mattmollison所写的tensorflowrnn教程,来先相识一下怎么样样借助tensorflow框架演习语音识别的rnn;教程包含了全数代码片段,你能够也许也许找到相应的github项目,该教程中垄断的软件就是源于现有的开源项方针代码。

语音识别:音频与正本(transcriptions)

2010年基于语音的方法成为语音识别模型的最新技术,包含发音,声学和谈话模型的自力组件。而从已往到此刻的语音识别都寄托于垄断傅立叶更改公式将声波分化成频次和振幅,并孕育孕育孕育产生下列所示的频谱图:

为传统语音识别流水线而演习隐马尔可夫模型(hmm)的声学模型,需求波及语音、文本数据,和一个从单词到音素的字典。hmm是用于挨次数据生成的几率模型,多用于测量字符串中的不同的字符串度量,并且但凡垄断levenshteinworderrordistance来评价。

这些模型能够也许也许颠末过程与音素正本对应的语音数据举办简化和精准化,但这是一个很是啰嗦的工作。是以,相较于音素级别的正本,词级的正本更能够也许也许存在年夜年夜年夜年夜量的语音数据集。

connectionisttemporalclassification(ctc)损掉函数

当垄断神经网络举办语音识别时,我们能够也许也许先抛开音素的不雅观不雅观点,而垄断容许预测字符级正本的基于神经网络的时序分类(ctc)的方针函数。简而言之,ctc能够也许也许也许实现多个序列几率的计较,这里的序列是指语音样本的所有能够也许也许的字符级正本的调集。而网络垄断方针函数,则能够也许也许最年夜年夜年夜年夜化字符序列的几率(即能够也许也许遴选能够也许也许性最年夜年夜年夜年夜的正本),并且颠末过程计较猜测成果与现实正本之间的误差从而更新演习期间的网络权重。

值得留意的是,ctc损掉函数垄断的字符级误差与传统语音识别模型中经常垄断的levenshteinworderrordistance不同。对字符生成的rnn模型而言,字符和单词之间的误差与在诸如esperonto和croatian的语音谈话中雷同,不同的声音会对应于不同的字符。相反,对非语音谈话(如英语),字符与单词之间的误差就很是不同了。

为了进一步垄断为传统或深度进修语音识别模型而斥地的算法,我们的团队构建了模块化和快速原型的语音识别平台:

数据的。

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