没有合适的资源？快使用搜索试试~ 我知道了~

首页BLSTM语音识别技术和模式识别

BLSTM语音识别技术和模式识别

语音识别

BLSTM

模式识别

需积分: 50 7 下载量 66 浏览量更新于2023-05-24 评论 1 收藏 253KB PDF 举报

身份认证购VIP最低享 7 折!

领优惠券(最高得80元）

试读

41页

The RWTH Speech Recognition System，Human Language Technology and Pattern Recognition Lehrstuhl für Informatik 6 Computer Science Department RWTH Aachen University, Germany

资源详情

资源评论

资源推荐

Sprint

The RWTH Speech Recognition System

David Rybach

rybach@i6.informatik.rwth-aachen.de

22. November 2007

Human Language Technology and Pattern Recognition

Lehrstuhl für Informatik 6

Computer Science Department

RWTH Aachen University, Germany

Rybach: Sprint

22. November 2007

Outline

I Software Overview

I Recognition

I Outlook: Training

Rybach: Sprint

22. November 2007

Overview: Sprint

I Development started 2001 by Stephan Kanthak and Max Bisani

I Further development by several PhD students at i6

I Today: standard system for all ASR research topics and projects

I Very ﬂexible and extendable

I Framework also used for machine translation, video / image processing

Rybach: Sprint

22. November 2007

Overview: Modules

Core

AcousticModelTrainer SpeechRecognizer

CorpusStatisticsArchiver FeatureExtraction FeatureStatistics

Mm McMathFsaFlowBliss

Am SpeechSignalSearchLmLatticeAudio Legacy

Rybach: Sprint

22. November 2007

Overview: Modules

Basic Modules

Core

I/O, conﬁguration, parser, utilities

Bliss

“Better Lexical Information Sub-System”: lexicon, corpus

Flow

general data processing framework, used mainly for feature extraction

Fsa

ﬁnite-state automata library [Kanthak & Ney 04] (separately available)

Math

math library, interface to LAPACK

mixture models

model combination

Modules depending on basic modules

acoustic modeling: HMM, state-tying, adaptation

Audio

audio data input (Flow nodes)

Lattice

lattice processing

Legacy

“old” stuff: decision tree

language modeling

search algorithms, alignment generator, state tree

Signal

signal processing for feature extraction

Speech

higher level algorithms for speech processing

Rybach: Sprint

22. November 2007

剩余40页未读，继续阅读

基于BLSTM_CTC和WFST的端到端中文语音识别系统_姚煜.pdf

语音识别技术基础与实践指南

语音识别技术属于人机交互和人工智能领域，它的应用范围非常广泛，包括但不限于语音助手、语音命令、语音翻译、语音搜索、语音输入等。 ## 1.2 语音识别技术的应用领域语音识别技术在现实生活和工业领域中有着...

tensorflow语音识别模型

在该模型中，通常使用卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BLSTM）来提取语音特征并进行序列建模。引用\[1\]中提到了使用CTC（连续时间分类）解码器对网络输出进行解码的方法，该解码器不使用外部的语言模型，...

blstm和bilstm

BLSTM（双向长短时记忆网络）和BI-LSTM（双向长短时记忆网络）是在循环神经网络（RNN）中的不同变体。 BLSTM 是一种 RNN 架构，在每个时间步考虑了过去和未来的上下文信息。它包含两个 LSTM 层，一个按正序处理输入...

详细阐述LPRNet字符识别算法流程

LPRNet是一种用于车牌识别的字符识别算法，其流程大致如下：...总的来说，LPRNet通过利用深度学习技术，将车牌识别问题转化为字符识别问题，并采用了多种优化技术，如数据增强、模型融合等，从而取得了较好的识别效果。

手写数字识别国内外发展状况

手写数字识别是人工智能...针对此问题，可以应用深度学习方法中回归神经网络(RNN)模型，特别是LSTM和BLSTM等模型，由于对序列数据有很好的建模能力，因此它们更适合于解决诸如包含时序先后顺序信息的文字行识别问题。

OrigamiNet文字识别

OrigamiNet文字识别是一种基于深度学习技术的图像文字识别技术。OrigamiNet是一个基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的端到端文字识别框架，它可以将输入的图像转换为文本输出。OrigamiNet使用了双向长短...

双向长短期记忆神经网络

双向长短期记忆神经网络（Bidirectional Long ...BLSTM在自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域中广泛应用。通过利用双向上下文信息，BLSTM能够更好地理解和预测序列数据中的模式和关系，提高模型的性能和准确率。

bilstm与blstm的区别是什么

BiLSTM和BLSTM都是LSTM的变种，用于处理序列数据。BiLSTM是双向LSTM，它在输入序列的正向和反向两个方向上分别建立LSTM，然后将它们的输出结果拼接起来，从而得到一个更加全面的序列表示。相比于单向LSTM，BiLSTM...

做时间序列单步预测，使用LSTM和使用双向LSTM有区别吗

BLSTM可以捕捉时间序列中的正向和反向依赖性，从而更好地理解和预测时间序列数据。因此，在时间序列单步预测任务中，使用BLSTM可能会比使用LSTM更准确，特别是当时间序列中存在复杂的依赖关系时。但是，BLSTM也...

blistm和listm的区别

在BLSTM中，输入序列被分别传入前向LSTM和后向LSTM中，每个LSTM的输出都与其它LSTM的输出连接在一起，从而形成了一个双向的输入输出序列。这样可以帮助模型更好地理解上下文信息。相比之下，LSTM只能考虑到前面的...

CNN、RNN、CLSTM

RNN（循环神经网络）是一种具有循环连接的神经网络，主要用于处理序列数据，如语音和文本。RNN通过在每个时间步骤上传递隐藏状态来捕捉序列中的上下文信息，并在每个时间步骤上使用相同的权重进行参数共享。\[1\]\[3...

Traceback (most recent call last): File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\run.py", line 37, in <module> train_ner() File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\run.py", line 24, in train_ner from bert_base.train.bert_lstm_ner import train File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\train\bert_lstm_ner.py", line 23, in <module> from bert_base.train.models import create_model, InputFeatures, InputExample File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\train\models.py", line 10, in <module> from bert_base.train.lstm_crf_layer import BLSTM_CRF File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\train\lstm_crf_layer.py", line 10, in <module> from tensorflow.contrib import crf ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'

这个错误是因为 TensorFlow 2.x 中移除了 `tensorflow.contrib...请注意，这只是一个示例，您可能还需要根据您的代码结构和需求做一些适当的修改。确保仔细检查并更新代码中所有相关的 `tensorflow.contrib` 导入语句。

长短时记忆神经网络（LSTM-2）型介绍及公式推导

长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，它有效地解决了原始循环神经网络(RNN)的缺陷，在语音识别、图片描述、自然语言处理等许多领域中成功应用。（LSTM-2）型引入了Ct，Ct-1记忆对神经网络的影响，这个算法的预测效果要更好。

LSTM模型初学代码

初学者所写，请谨慎尝试，欢迎指出不足！初学者所写，请谨慎尝试，欢迎指出不足！

基于TensorFlow的lstm模型

基于TensorFlow的lstm模型，多维时序数据预测，可自行修改网络参数。

起点小说解锁.js

azurys

粉丝: 4
资源: 45

上传资源快速赚钱

我的内容管理收起

我的资源快来上传第一个资源

我的收益

登录查看自己的收益

我的积分登录查看自己的积分

我的C币登录后查看C币余额

我的收藏

我的下载

下载帮助

会员权益专享

BLSTM语音识别技术和模式识别

评论0

会员权益专享

最新资源

BLSTM语音识别技术和模式识别

评论0

基于BLSTM-Attention-CRF模型的新能源汽车领域术语抽取

Tensorflow-BiLSTM分类

通过tensorflow进行RNN+LSTM+CTC的神经网络构筑

基于BLSTM_CTC和WFST的端到端中文语音识别系统_姚煜.pdf

语音识别技术基础与实践指南

tensorflow语音识别模型

blstm和bilstm

详细阐述LPRNet字符识别算法流程

手写数字识别国内外发展状况

OrigamiNet文字识别

双向长短期记忆神经网络

bilstm与blstm的区别是什么

做时间序列单步预测，使用LSTM和使用双向LSTM有区别吗

blistm和listm的区别

CNN、RNN、CLSTM

长短时记忆神经网络（LSTM-2）型介绍及公式推导

LSTM模型初学代码

基于TensorFlow的lstm模型

起点小说解锁.js

会员权益专享

最新资源