语音声学模型

95188：BLSTM-DNN hybrid语音识别声学模型的第一个工业应用

我们使用的是基于LC-BLSTM-DNN hybrid的语音识别声学模型，为了检测该模型的效果，我们特别邀请一位技术特别牛、普通话口音也挺牛的同学，拨打支付宝95188客服热线，体验了一次阿里巴巴iDST于不久前升级上线的最新语音识别技术。...

人机交互新进展：LFR-DFSMN语音识别声学模型介绍

另外基于双向循环神经网络的语音声学模型，会面临很大的时延问题，对于实时的语音识别任务不适用。现有的一些改进的模型例如基于时延可控的双向长短时记忆单元（Latency Controlled LSTM，LCBLSTM）[2-3]，以及前馈序列记忆神经网络...

语音识别中声学模型得分计算优化方法

在语音识别系统中，声学模型得分的运算量一般会达到整个系统的40%-70%，因此也是识别速度优化的重点模块。本文就来讲讲如何优化声学模型得分计算。基本概念介绍特征向量：语音数据在识别前首先会被分成多帧数据，一般帧长为25毫秒，帧移为...

显著超越流行长短时记忆网络，阿里提出DFSMN语音识别声学模型

研究人员进一步将深层前馈序列记忆神经网络和低帧率（LFR）技术相结合，构建LFR-DFSMN语音识别声学模型。该模型在大词汇量的英文识别和中文识别任务上都可以取得相比于目前最流行的基于长短时记忆单元的双向循环神经网络（BLSTM）的识别...

INTERSPEECH 2017系列|语音识别技术之声学模型

2006年深度学习兴起以后，深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）被应用于语音声学模型。2009年，Hinton及其学生奖前馈全连接深度神经网络应用于语音识别声学建模[1]，在TIMIT数据库上基于DNN-HMM的声学模型相比于传统的GMM-HMM声学...

深度学习在语音识别中的声学模型以及语言模型的应用

声学模型以及语言模型就像人的左右大脑一样,没有他们,语音识别系统就是一个空壳,毫无作用。1.深度学习与AM 1.1 深度学习在AM中的应用与现状传统基于HMM的hybrid框架，例如：GMM-HMM,CD-DNN-HMM依然是工业界应用的主流技术，并且各种训练...

大牛讲堂｜语音专题第三讲，声学模型

声学模型将声学和发音学的知识进行整合，以特征提取模块提取的特征为输入，生成声学模型得分。语言模型估计通过重训练语料学习词之间的相互概率，来估计假设词序列的可能性，也即语言模型得分。如果了解领域或者任务相关的先验知识，语言...

从声学模型算法角度总结 2016 年语音识别的重大进步

只是以这三条线路为例看看语音识别声学模型技术的进展和未来的发展趋势。阿里巴巴的语音识别声学模型技术。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...

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

针对上述几大话题，雷锋网(公众号：雷锋网)硬创公开课特邀供职于阿里巴巴最神秘的研究部门 iDST 的语音专家薛少飞博士，从声学模型和算法角度深入讲述 2016 年语音识别领域的重大突破。嘉宾介绍薛少飞，阿里巴巴 iDST 语音识别专家，中国...

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