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  1. SPEECH RECOGNITION WITH WEIGHTED FINITE-STATE TRANSDUCERS （WFST））

  2. Kaldi讲WFST的官方文档，里面涉及到了群，半群，理解组合算法，和优化算法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-11-10
    • 文件大小：330752
    • 提供者：qq_25867649

  1. WFST-decoder

  2. 描述了语音识别中关于WFST解码的细节，重点介绍了什么是WFST，两个WFST图如何组合在一起，WFST的确定化和最小化的含义，同时也说明了如何在WFST上进行维特比搜素。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42151553

  1. EESEN END-TO-END SPEECH RECOGNITION USING DEEP RNN MODELS AND WFST-BASED DECODIN

  2. EESEN END-TO-END SPEECH RECOGNITION USING DEEP RNN MODELS AND WFST-BASED DECODING

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-01-21
    • 文件大小：622592
    • 提供者：weixin_44276261

  1. SpeechRecognitionAlgorithmsUsingWeightedFinite-StateTransducer

  2. WFST 教学文档，对于语音识别中的解码原理有详细的介绍，数学符号较多， 要反复理解里面的伪代码

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-03-21
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：qq_25867649

  1. 识别引擎解码1 pass VS 2 pass

  2. 识别引擎搜索策略对比，传统2 pass 方法 与 1 pass 方法(WFST)对比

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-03-27
    • 文件大小：623616
    • 提供者：audio_algorithm

  1. Speech Recognition Algorithms Using Weighted Finite-State Transducers

  2. 书籍，介绍wfst在语音识别中的应用教程。讲得十分详细，值得一读。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-04-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：eqiang8848

  1. 语音识别视频.txt

  2. 李琳山老师的语音识别课程，特别适合语音识别入门。 该视频包括了所有跟语音识别相关的技术、算法，HMM、GMM、声学模型、语言模型、wfst等等到包括在内。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-12-27
    • 文件大小：75
    • 提供者：lixf071213

  1. Weighted Finite-State Transducers Important Algorithms

  2. Weighted Finite-State Transducers Important Algorithms University of Tokyomonoid Is an algebr Semirings () structure that supports a sin associative binary operation and identity element. (wikipedia) WFSTs and WfSt-based operations are underpinned b

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-28
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：vincent1941

  1. gtn:加权有限状态传感器的自动微分-源码

  2. GTN：使用WFST的自动区分 | 什么是GTN？ GTN是使用加权有限状态传感器进行自动微分的框架。 该框架是用C ++编写的，并具有与Python的绑定。 GTN的目标是使学习算法中结构的添加和实验变得更加简单。 此结构被编码为加权自动机，可以是受体（WFSA）或传感器（WFST）。 使用gtn您可以根据对简单图形的操作来动态构建复杂图形。 只需调用gtn.backward自动微分就可以针对任何输入图或中间图给出梯度。 还检出存储库 ，该存储库由GTN应用程序组成，包括手写识别（HWR

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：438272
    • 提供者：weixin_42122988

  1. 基于音素混淆模型的集外词查询项扩展方法

  2. 为了提高语音查询项检索系统中集外词检索的性能,在加权有限状态转换器（weighted finite-state transducer, WFST）框架下提出了一种基于音素混淆模型的集外词查询项扩展技术,<span style="font-family:宋体;fo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：296960
    • 提供者：weixin_38590355

  1. 基于加权有限状态换能器的口语检测技术

  2. 为了提高语音查询项的检索效率，提出了一种在有限状态转换器（加权有限状态换能器，WFST）框架下以替换网络代替词格建立索引的技术。索引建立阶段，首先将词格转化为查询阶段，将查询项转换为自动机形式后与索引进行合成运算实验结果表明，在保证系统检测正确率的替代下，与直接以词格建立的WFST索引索引，以替换网络建立的WFST索引尺寸更小，检索速度降低，实际上系统性能更好。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：722944
    • 提供者：weixin_38751905

  1. asr做法：WFST ASR openfst_python-源码

  2. 练习 Code base: https://github.com/Ore-an/asr_assignment WFST ASR system

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：296960
    • 提供者：weixin_42135753

  1. eesen：Eesen项目的官方存储库-源码

  2. 埃森 Eesen旨在将现有的复杂，专业知识密集的ASR流程简化为简单的序列学习问题。 Eesen中的声学建模涉及训练单个递归神经网络（RNN），以建模从语音到文本的映射。 Eesen放弃了现有ASR管道所需的以下元素： 隐马尔可夫模型（HMM） 高斯混合模型（GMM） 决策树和语音问题 字典，如果将字符用作建模单位 ... Eesen由亚杰（Yajie 在工具包的启发下创建。 关键部件 Eesen包含启用端到端ASR的4个关键组件： 声学模型-具有LSTM单位的双向RNN。 培训-

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42130889