CTCLoss如何使用

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语音识别中的CTC算法的基本原理解释

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…

【OCR技术系列之八】端到端不定长文本识别CRNN代码实现

CRNN是OCR领域非常经典且被广泛使用的识别算法,其理论基础可以参考我上一篇文章,本文将着重讲解CRNN代码实现过程以及识别效果. 数据处理利用图像处理技术我们手工大批量生成文字图像,一共360万张图像样本,效果如下: 我们划分了训练集和测试集(10:1),并单独存储为两个文本文件: 文本文件里的标签格式如下: 我们获取到的是最原始的数据集,在图像深度学习训练中我们一般都会把原始数据集转化为lmdb格式以方便后续的网络训练.因此我们也需要对该数据集进行lmdb格式转化.下面代码就是用于lmd…

CTC+pytorch编译配置warp-CTC

CTC CTC可以生成一个损失函数,用于在序列数据上进行监督式学习,不需要对齐输入数据及标签,经常连接在一个RNN网络的末端,训练端到端的语音和文本识别系统.CTC论文地址:http://www.cs.toronto.edu/%7Egraves/icml_2006.pdf CTC网络的输入 CTC网络的输入是一个样本(图像)经过网络(一般是CNN+RNN)计算后生成的特征向量(特征序列). 特征序列里各个向量是按序排布的,是从图像样本上从左到右的一个个小的区间映射过来的,可以设置区间的大小(宽度…

服务器个人环境下pytorch0.4.1编译warp-ctc遇到的问题及解决方法

一.关于warp-ctc CTC可以生成一个损失函数,用于在序列数据上进行监督式学习,不需要对齐输入数据及标签,经常连接在一个RNN网络的末端,训练端到端的语音或文本识别系统.CTC论文 CTC网络的输入 CTC网络的输入是一个样本(图像)经过网络(一般是CNN+RNN)计算后生成的特征向量(特征序列),这部分可参考CRNN论文特征序列里各个向量是按序排布的,是从图像样本上从左到右的一个个小的区间映射过来的,可以设置区间的大小(宽度),宽度越小,获得的特征序列里的特征向量个数越多,极端情况下,…

从零和使用mxnet实现线性回归

1.线性回归从零实现 from mxnet import ndarray as nd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import time num_inputs = 2 num_examples = 1000 w = [2,-3.4] b = 4.2 x = nd.random.normal(scale=1,shape=(num_examples,num_inputs)) y = nd.dot(x,nd.array(w).T…