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）基础介绍第四篇——当今流行做法与CTC
本篇开始，就进入到了asr当前的流行做法。 这里单独提到了CTC算法。 这个算法对当前asr使用deep learning的方法有重大影响。 总体感觉，写到本篇，工作量反而变得很小。因为进入deep learning时代后，神经网络模型基本都是那么几种，已经不再需要挨个详细介绍。而且看图就能理解的很明白。 所以本篇后半部分基本就是贴图了。。:D 一、CTC 在CTC之前，训练语料要配合...
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