语音识别(ASR)系列之四：基于Attention的模型
语音识别系列前三篇分别介绍了基本原理、混合模型、端到端模型中的CTC模型和Transducer模型。此篇是系列最后一篇，讲讲基于Attention机制（注意力机制）的端到端模型。\复习AttentionAttention机制毫不夸张地说是近几年机器学习中的大热门，热门的原因确实是因为它在各种场景中能提高模型的准确率。Attention本身的机制和结构不是本篇文章的重点，网上介绍的文章很多，我公众....
语音识别(ASR)系列之三：CTC、RNN-T模型
上一篇系列之二介绍了早期的混合模型，底层使用GMM或者DNN计算帧对应的音素概率，上层使用HMM寻找最优的音素序列，得到最终的文字序列。该模型的缺点：需要对帧级别打标签、建模，这对语音数据来说工作量巨大，并且标签不一定准确，特别是两个音的边界部分；两个或者多个模型混合增加了模型复杂度，使用不太方便。\\于是后来新的模型思路转向从语音直接预测文字，即端到端模型。今天我们来看看具有里程碑意义的CTC....
语音识别(ASR)系列之二：混合模型
上篇系列之一从总体上讲了ASR的原理、评估方法、模型发展，这一篇开始介绍称霸ASR三十年的混合模型(Hybrid Model)，特别是GMM/HMM模型。由于GMM和HMM模型本身已经是很大的一块内容，我假设读者已经了解其基本原理。网络异常，图片无法展示|基本概念在讲具体模型之前，先介绍一些需要了解的基本概念。对语音进行处理，一般会先进行分帧和特征提取，例如MFCC、FBank，然后把这些特征转....
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