1.1 LAS产生label的计算   LAS是可以看做能够直接计算给定一段acoustic feature时输出token sequences的概率,即\(p(Y|X)\),LAS每次给定一个acoustic feature就会产生一个token 的概率,将所有的概率乘起来就是token sequences的概率.其实在训练的时候,并不是在每一步都找概率最大的,这样会陷入局部最优,一般会用到beam search来寻找一个最优的概率.在图中,\(\hat{Y}\)表示的是正确的token se…

前几天交叉编译crtmpserver到arm9下.编译通过,但是运行的时候,总是提示Alignment trap,但是并不影响程序的运行.这依然很令人不爽,因为不知道是什么原因引起的,这就像一颗定时炸弹一样,一定要解决.    修改makefile,加入-ggdb,去掉编译优化,重新编译.编译完毕,在gdb下运行,依然提示Alignment trap,并且gdb没有任何反应.按照设想,操作系统应该能捕获到这个错误,然后通过信号的方式传递给gdb,gdb再中断停下来.但是事实上并没有按 照我的设想…

Hinton的第6课,这一课中最后的那个rmsprop,关于它的资料,相对较少,差不多除了Hinton提出,没论文的样子,各位大大可以在这上面研究研究啊. 一.mini-批量梯度下降概述 这部分将介绍使用随机梯度下降学习来训练NN,着重介绍mini-批量版本,而这个也是现今用的最广泛的关于训练大型NN的方法.这里再回顾下关于一个线性神经元他的错误表面是怎样的. 这里的错误表面就是在一个空间中,水平轴是对应于NN的权重,竖直轴对应于所产生的错误的表面.对于一个误差平方的线性神经元,这个表面总是一个…

一.问题 使用deeplearning4j进行GPU训练时,可能会出现java.lang.UnsatisfiedLinkError: no jnicudnn in java.library.path错误. 二.错误 15:43:26.389 [main] INFO org.nd4j.linalg.api.ops.executioner.DefaultOpExecutioner - Backend used: [CUDA]; OS: [Windows 10] 15:43:26.390 [main]…

一份不错的作业3资料(含答案) RNN神经元理解 单个RNN神经元行为 括号中表示的是维度 向前传播 def rnn_step_forward(x, prev_h, Wx, Wh, b): """ Run the forward pass for a single timestep of a vanilla RNN that uses a tanh activation function. The input data has dimension D, the hidden…

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…

完整版请微信关注“大数据技术宅” 序言:语音识别作为人工智能领域重要研究方向,近几年发展迅猛,其中RNN的贡献尤为突出.RNN设计的目的就是让神经网络可以处理序列化的数据.本文笔者将陪同小伙伴们一块儿踏上语音识别之梦幻旅途,相信此处风景独好. 内容目录 环境准备 RNN与LSTM介绍RNNLSTM语音识别介绍声学特征提取声学特征转换成音素(声学模型)音素转文本(语言模型+解码)语音识别简单实现提取WAV文件中特征将WAV文件对应的文本文件转换成音素分类定义双向LSTM 模型训练和测试 环境准备…

1. 针对机器学习/深度神经网络“记忆能力”的讨论 0x1:数据规律的本质是能代表此类数据的通用模式 - 数据挖掘的本质是在进行模式提取 数据的本质是存储信息的介质,而模式(pattern)是信息的一种表现形式.在一个数据集中,模式有很多不同的表现形式,不管是在传统的机器学习训练的过程,还是是深度学习的训练过程,本质上都是在进行模式提取. 而从信息论的角度来看,模式提取也可以理解为一种信息压缩过程,通过将信息从一种形式压缩为另一种形式.压缩的过程不可避免会造成信息丢失. 笔者这里列举几种典型的体…

steps/train_mono.sh --nj "$train_nj" --cmd "$train_cmd" data/train data/lang exp/mono || exit 1 data lang dir # 使用差分特征训练GMM模型 # 因为每一步训练的模型都会导致状态的均值发生变换,而决策树是与状态的分布相关的.也就是说,旧的决策树就不适用于新训练的模型.因此,需要重新为新模型训练新的决策树(根据特征和新的alignment). 流程: 使用特征…

CTC全称,Connectionist temporal classification,可以理解为基于神经网络的时序类分类.语音识别中声学模型的训练属于监督学习,需要知道每一帧对应的label才能进行有效的训练,在训练的数据准备阶段必须要对语音进行强制对齐.对于语音的一帧数据,很难给出一个label,但是几十帧数据就容易判断出对应的发音label.CTC的引入可以放宽了这种逐一对应的要求,只需要一个输入序列和一个输出序列即可以训练.CTC解决这一问题的方法是,在标注符号集中加一个空白符号blan…