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在 ASR 自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域,基于 CTC 的聲學(xué)模型不再需要對(duì)訓(xùn)練的音頻序列和文本序列進(jìn)行強(qiáng)制對(duì)齊,實(shí)際上已經(jīng)初步具備了端到端的聲學(xué)模型建模能力。但是 CTC 模型進(jìn)行聲學(xué)建模存在著兩個(gè)嚴(yán)重的瓶頸,一是缺乏語(yǔ)言模型建模能力,不能整合語(yǔ)言模型進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化,二是 CTC 有一個(gè)不合理的假設(shè):標(biāo)簽相互獨(dú)立,這個(gè)基本假設(shè)與語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)之間存在著一定程度的背離,因?yàn)樵谡Z(yǔ)言系統(tǒng)中存在語(yǔ)境的上下文關(guān)系。因此針對(duì) CTC 的不足,Transducer 模型可以彌補(bǔ)這種不合理的假設(shè),解決 CTC 的問題。在本次分享中我們將重點(diǎn)討論 Transducer 模型,并通過代碼來訓(xùn)練和評(píng)估 Transducer 模型。
本次網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)主要面向有 NLP 和 Speech AI 開發(fā)需求的開發(fā)者。通過本次網(wǎng)絡(luò)研討會(huì),您可以獲得以下信息:
3 月 9 日,星期四,20:00 - 21:30
李奕澎 | NVIDIA 企業(yè)開發(fā)者社區(qū)經(jīng)理
擁有多年數(shù)據(jù)分析建模、人工智能自然語(yǔ)言處理開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。在自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音合成等對(duì)話式 AI 技術(shù)領(lǐng)域有豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)與見解。曾開發(fā)法律、金融、保險(xiǎn)文檔中基于實(shí)體抽取的智能問答系統(tǒng),曾開發(fā)基于 NLP 知識(shí)抽取,KG 知識(shí)圖譜的建立的科研文檔智能檢索系統(tǒng)。
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點(diǎn)擊 “閱讀原文” 或掃描下方海報(bào)二維碼,即可免費(fèi)注冊(cè) GTC23,在 3 月 24 日 聽 OpenAI 聯(lián)合創(chuàng)始人與 NVIDIA 創(chuàng)始人的爐邊談話,將由 NVIDIA 專家主持,配中文講解和實(shí)時(shí)答疑,一起看 AI 的現(xiàn)狀和未來!
原文標(biāo)題:周四研討會(huì)預(yù)告 | 使用 Transducer 模型優(yōu)化語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果
文章出處:【微信公眾號(hào):NVIDIA英偉達(dá)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。
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