声学模型算法语音识别
从声学模型算法角度总结 2016 年语音识别的重大进步
一、深度神经网络声学模型发展回顾 回顾语音识别技术的发展历史可以看到，自从上世纪 90 年代语音识别声学模型的区分性训练准则和模型自适应方法被提出以后，在很长一段内语音识别的 发展是比较缓慢的，语音识别错误率的那条线一直没有明显...
预告：解读全新声学模型与算法：2016 年语音识别的重大进步丨硬创公开课
对比传统语音识别开源框架（Kaldi、CMU Sphinx、Julius）与深度学习开源框架（CNTK、TensorFlow）活动详情 主题：解读全新声学模型与算法：2016 年语音识别的重大进步 嘉宾：薛少飞 时间：1 月 19 日周四晚上 20:00 形式：斗鱼直播+微信群...
语音识别中声学模型得分计算优化方法
小结 本文介绍了五种从不同的角度优化声学模型打分的方法，各自优缺点如下：1、代码加速法：简单实用有效，在实际语音识别系统中可谓是标配。2、硬件加速法：快！而且快的离谱！能将声学模型得分计算的负载降到接近0，缺点是成本高，一般...
