语音识别学习笔记
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开源的语音识别项目
端到端的多说话人语音识别序列化训练方法简介
新一代 Kaldi: Two-pass 实时语音识别
开源的语音识别项目
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端到端的多说话人语音识别序列化训练方法简介
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2.2 基于排列不变性训练Permutation Invariant Training (PIT)的多说话人语音识别
所谓排列不变性训练是在AED的基础之上,添加多个output分支(通常支持几个人就有几个分支),文本序列和输出序列经过排列组合,两两计算损失,如图1(b)所示。
2.3 基于SOT的多说话人语音识别
SOT方法网络结构与AED完全相同,只有一个output分支,不同的是标签序列化方式。SOT引入了一个新标签speaker change<sc>,用于标记上下文中说话人的改变,如图1(c,d)所示,标签的生成可以简单的以说话人出现的顺序作为依据,依次序列化,碰到说话人切换就添加一个<sc>特殊标签,损失依然采用交叉熵。这样一个output就能输出多个说话人识别结果,实现简单,效果提升明显。
新一代 Kaldi: Two-pass 实时语音识别
2nd-pass: 使用一个非流式模型。当 1st-pass 检测到一个 endpoint 之后,把上一个 segment 的音频送给非流式模型解码,然后把结果做为这个 segment 最终的结果.
Two-pass 既可以结合流式模型延迟小的优点,又可以利用非流式模型识别率高的优点。
新一代 Kaldi: Two-pass 实时语音识别 - 知乎
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