transformer 语音
时间: 2023-11-17 11:59:54 浏览: 36
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型,目前在语音识别领域被广泛应用。它主要由Transformer Encoder和Transformer Decoder两个部分组成。其中,Transformer Encoder用于将语音信号转换为特征向量,而Transformer Decoder则用于将特征向量转换为文本输出。由于Transformer使用自注意力模型,可以同时考虑所有历史信息,因此在语音识别中具有很好的效果。但是,由于存储和计算复杂度随着语音时长线性增加,因此在流式语音识别中应用较为困难。
相关问题
transformer语音
Transformer音编码器是一种用于语音识别的模型。它使用自注意力机制来考虑所有历史信息,并通过编码器层将语音信号转换为表示向量。然而,由于Transformer模型在处理长语音时的存储和计算复杂度线性增加,因此对于流式语音识别来说不太适用。为了解决这个问题,华为提出了Conv-Transformer Transducer,通过在Transformer层之间添加卷积层来降低帧率,并获取未来信息。这种结构能够显著降低训练内存需求,并且不会损失精度。
transformer 语音增强
Transformer语音增强是通过在Transformer模型中引入卷积层来改进语音识别性能的方法。该方法被称为Conv-Transformer。在Conv-Transformer中,卷积层被用来降低帧率、获取未来信息,并且在Transformer层之间进行插入。这种结构既可以显著减少训练内存需求,又不会导致准确率下降。