雖然這篇rnn語音辨識鄉民發文沒有被收入到精華區：在rnn語音辨識這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章
在 rnn語音辨識產品中有3篇Facebook貼文，粉絲數超過4,688的網紅柯耀宗，也在其Facebook貼文中提到， Google 助理現已進駐超過 10 億台裝置，支援全球 80 個國家/地區所使用的超過 30 種語言，並且為來自全球 3,500 多個品牌的 30,000 智慧家庭裝置提供服務...
[爆卦]rnn語音辨識是什麼？優點缺點精華區懶人包
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#1深度學習於語音辨識
CTC是一種基於RNN loss function的方法，可以把比較長的輸入X X 轉換成比較短的輸出Z Z ，跟語音辨識所需要的條件相同，而CTC的特點在於輸出的時候會 ...
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#2深層長短期記憶網絡用於語音辨識之研究 - 博碩士論文網
基於深度學習技術的語音辨識系統已證實能顯著提升語音辨識正確率。 ... FNN)或遞迴式類神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)是近年來實現深層學習(Deep Learning) ...
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#3以深度學習方法實作簡單語音辨識模型
RNN 則是一個擁有稱為LSTM 這種活性資料記憶體的神經網路，可以用. 於一系列資料以猜測接下來會發生的內容，其輸出不僅與當前輸入和網路的權. 值有關，也與之前網路的輸入 ...
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#4自動語音識別(Automatic Speech Recognition) -- 觀念與實踐(續)
上一篇我們使用CNN 演算法作語音辨識，其實，也可以用RNN(LSTM)作辨識，因為LSTM 會考慮前面的訊號，程式節錄如下： # 導入函式庫from __future__ import division, ...
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#5基於CNN+LSTM Model 之語音情緒識別Speech Emotion ...
本研. 究使用CNN+LSTM 模型實作語音情緒. 辨識(Speech Emotion Recognition, SER). 處理並進行預測。從實驗結果得知使. 用CNN+LSTM 模型相對於使用傳統.
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#6Speech recognition using neural network | by Winston Chen
人類的語音與時間有著非常重要的關係，所以非常適合使用Recurrent neural network 這類能夠捕捉時序上的模型訓練，而這裡我們單純建構兩層hidden layer 的 ...
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#7深層分解及變異學習於語音辨識之研究 - 國立交通大學機構典藏
我們提出了基于遞迴類神經網路(Recurrent Neural Network)和深層類神經(DNN)的網路分解式類神經網路和變異型類神經網路。遞迴類神經網路還可以引申到長短時記憶類神經網路( ...
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#8如何用RNN 實現語音辨識？
如何用RNN 實現語音辨識？ ... 平安科技罗冬日：如何用RNN实现语音识别？| 分享总结 ... 接下來用RNN做一個實驗，給大家介紹一個簡單的語音辨識例子：.
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#9CNN 與RNN 之間的差異？ - NVIDIA 台灣官方部落格
RNN 不單能用於處理自然語言和語音辨識，還能用於語言翻譯、股票預測和演算法交易。 神經網路圖靈機（neural Turing machine，NTM）則是能存取外部記憶體 ...
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#10誤解與挑戰：從語音辨識到口語理解 - 電腦與通訊
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#11實現儀表板智慧化LSTM助攻車用語音辨識 - 新電子雜誌
由於語音辨識也是一個時間序列的任務，將使用特殊類型的神經網路來因應此 ... 為了記住過去發生的事情，RNN會保持HiddenState，這是對過去資訊的 ...
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#12Speech Technologies at Google: an Overview 演講心得
演講內容深入淺出，從傳統語音辨識的方法，到比較深的end-to-end ... 對於近期語音識別產品最常使用的模型，2017 年Google speech team 以RNN-T (Alex ...
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#13深層長短期記憶網絡用於語音辨識之研究
... 語音辨識系統已證實能顯著提升語音辨識正確率。利用前饋式類神經網路(Feedforward Neural Network, FNN)或遞迴式類神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)是近年 ...
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#14【語音辨識】想知道AI人工智慧是如何聽到你的聲音的嗎！？
語音 助理的內部就像有一個小工廠，在聽到你的呼喚後，就會開始運作！｜人工智慧｜AI WOW. ... 2. 遞歸神經網路(RNN)和長短期記憶模型(LSTM)的運作原理.
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#15李宏毅《DLHLP》学习笔记4 - CTC, RNA, RNN-T ... - CSDN博客
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#16目前超夯的AI 前瞻技術「深度學習」，用手機就可以跟數位替身 ...
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#17NLP初学—语音识别2（CTC,RNN-T） - 知乎专栏
为了解决LAS（上一篇文章）不能一边听一边辨识的问题引出了CTC（Connectionist Temporal Classification）CTC可以做到一边听一边辨识，它只有encoder ...
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#18服務背後的科學 - IBM Cloud Docs
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#21語音模型｜誠品線上
誠品線上有眾多語音模型相關商品，讓誠品全方位包辦您的生活大小事。立即到誠品線上選購語音模型相關商品。 ... 最專業的語音辨識全書: 使用深度學習實作.
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#22自動語音辨識系統的後期處理 - Webex Blog
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#24語音識別：原理與應用, 2/e | 天瓏網路書店
書名：語音識別：原理與應用, 2/e，ISBN：7121446332，作者：洪青陽,李琳，出版社：電子工業， ... NLP 大神RNN 網路：Python 原始程式碼手把手帶你寫 ...
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#25國立臺灣師範大學資訊工程研究所碩士論文
遞迴式類神經網路語言模型使用額外資訊. 於語音辨識之研究. Recurrent Neural Network-based Language. Modeling with Extra Information Cues for Speech.
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#26中台山月刊261期--科技與生活：在生活中遇到AI
遞歸神經網路（Recurrent Neural Network, RNN），具有記憶功能，對於有前後關聯如語音辨識、自然語言處理、與影片分析等，特別擅長。 另外，受到巨量資料的影響，大 ...
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#27[PDF] 探究端對端語音辨識於發音檢測與診斷(Investigating on ...
近年來,端對端語音辨識系統不僅大幅簡化此問題, 且效能也有追上傳統語音辨識的趨勢。 ... CNN-RNN-CTC Based End-to-end Mispronunciation Detection and Diagnosis.
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#28李宏毅Hung-yi Lee
語音：. 我很好. 了解一個詞. 了解一個句子. 了解一整段對話 ... Recurrent neural network (RNN) ... 微軟語音辨識技術突破重大里程碑：對話辨識能力達人. 類水準！
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#29人工智慧在人臉辨識上的應用
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#30LSTM實現語音識別 - 台部落
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#31Google開源AI演算法-可辨識人聲及內容 - FIND
而語音辨識系統中，最重要的功能是語者自動分段標記（Speaker Diarization），語者 ... 與其他叢集演算法不同在於，所有的人聲向量都建模自共享參數的RNN（遞歸神經 ...
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#32遞迴式類神經網路語言模型應用額外資訊於語音辨識之研究
遞迴式類神經網路語言模型應用額外資訊於語音辨識之研究. Recurrent Neural Network-based Language Modeling with Extra. Information Cues for Speech Recognition.
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#33深度學習實戰工作坊(周末班)｜Accupass 活動通
並且透過多個影像分析、自然語言處理、語音辨識和手寫辨識之相關實作來熟習深度學習的操作與 ... 的深度學習工具TensorFlow來實作多種神經網路架構DNN、CNN與RNN模型。
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#34授課計劃1162深度學習導論與應用
語音辨識 中的TIMIT和圖像辨識中的ImageNet, Cifar10上的實驗證明，深度學習相對於 ... 本課程讓同學學習DNN、CNN、RNN、NLP、GAN等各種時下流行的深度學習架構理論並 ...
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#35從分類到溝通—— 以機器學習分辨鳥鳴聲姓名
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#36人工智慧推動神經網路技術開發熱潮| 雜誌| 聯合新聞網
而Conformer是一個結合CNN的模型，可被應用於語音辨識，其能力已經超過RNN的最高準確性。Conformer結合了善於提取長時空依賴關係的Transformer，和善於 ...
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#37長短期記憶- 維基百科，自由的百科全書
長短期記憶（英語：Long Short-Term Memory，LSTM）是一種時間循環神經網 ... LSTM還普遍用於自主語音辨識，2013年運用TIMIT自然演講資料庫達成17.7%錯誤率的紀錄。
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#38中文語者分離(分割) - TonTon Huang Ph.D. | ( 痛痛)
從多個聲音信號中提取出目標信號；多個說話人情況的語音辨識問題，比如雞尾酒會上 ... 又發文介紹了語音分離；後來還有像是最早應用在NLP的Transformer等Dual-path RNN ...
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#40深度學習 - 朝陽科技大學
事先準備好的資料特徵。 • 深度神經網路(DNN)、卷積神經網路(CNN)和遞迴神經網路(RNN)及其它. 深度學習NN模型，已被應用在電腦視覺、語音辨識、自然語言處理、.
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#44語音識別中的End2End模型: CTC, RNN-T與LAS - 人人焦點
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#45Python機器學習應用開發- 程式語言
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#46深度學習菜鳥救星-讓你一次學會AI深度學習 - TibaMe
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#47CKIP Lab 中文詞知識庫小組| 語言模型 - 中央研究院
語言模型經常使用在許多自然語言處理方面的應用，如語音識別，機器翻譯，詞性標註， ... 像遞歸神經網絡（RNN）一樣，Transformer 旨在處理連續資料（例如自然語言中的 ...
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#48CTIMES- 人工智慧推動神經網路技術開發熱潮
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#53海外培訓成果發表會華文語音辨識產業商業模式研究
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#58人工智慧之幕後功臣-『深度學習』 - 凌群電腦
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#65進入NLP 世界的最佳橋樑：寫給所有人的自然語言處理與深度 ...
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... 是成長最快的領域模擬人類神經網路(NN) 常見的架構如下多層感知器(MLP) 捲積神經網路(CNN) 遞迴神經網路(RNN) 應用於視覺辨識語音識別自然語言處理生物醫學 ...
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#70DSP上的機器學習 - 電子工程專輯
採用語音AI功能對於邊緣運算的推論來說是一個很好的做法，而一種專門用於 ... 此外，語音機器學習架構(如RNN或LSTM)通常需要回饋(feedback)，如此一來 ...
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... 路（RNN, Recurrent Neural Networks）的發展，Google開發出全新語音辨識以及語言理解模型，讓原本需要100 GB 空間的模型縮減成不到1 GB 的一半。
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#76蘋果計畫運用機器學習持續改善「Hey Siri」功能| 科技新報
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#77如何用RNN 实现语音识别？| 分享总结 - 腾讯云- Tencent
GRU 单元; 采用LSTM 实现语音识别的例子. RNN 和CNN 的区别. 普通卷积神经网络（CNN）处理的是“静态” ...
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#78智慧語音助理整合多層面AI技術擴大人機自然互動應用場域
近年來，因深度學習(Deep Learning；DL)、自然語言處理(Natural Language Processing；NLP)等人工智慧(AI)技術快速推進，高度整合多元技術的智慧語音 ...
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#82Top 100件cnn學習- 2023年5月更新- Taobao - 淘寶
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#83详解卷积神经网络（CNN）在语音识别中的应用 - 中文社区
作者：侯艺馨. 前言. 总结目前语音识别的发展现状，dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。2012年，微软邓力和俞栋老师将前馈神经 ...
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#8406.语音识别-HMM，CTC和RNN-T（5_7）的对齐方式（选讲）
Following台大李宏毅老师2020-深度学习NLP（ 语音 +文本）春季课程: 跳转到播放列表：https://www.bilibili.com/video/BV1nt4y1U7Zb Hung-yi ...
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#85新電子 07月號/2021 第424期 - 第 111 頁 - Google 圖書結果
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PROJECT 14 語音辨識——視訊增加字幕本專案透過 THCHS30 資料集進行 B-RNN 網路模型訓練,實現對音訊資訊進行語音辨識,並生成字幕文字。 14.1 整體設計本部分包括系統 ...
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#88超越多顯卡多機器：分散式機器學習超速實戰
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#89機器學習（Lasso推論模型）：使用Stata、Python分析（附光碟）
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#90平安科技羅冬日：如何用RNN實現語音識別？| 分享總結- 幫趣
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#Google讓離線語音辨識服務可以在手機上使用了
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如今，Google新的語音辨識技術不僅可以連續處理輸入的樣本，串流輸出字符；並且在Google的實作中，RNN-T辨識器可以逐個輸出字元，且在適當的地方加上空格。除此之外，Google現在已經讓單詞錯誤率低於5％。
新聞全文👉https://www.ithome.com.tw/news/129315
Google Blog👉https://ai.googleblog.com/…/an-all-neural-on-device-speech.…
rnn語音辨識 在 COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化 Facebook 的最佳貼文
#物聯網IoT #人機介面HMI #人工智慧AI #語音交互 #智慧音箱 #人工神經網路ANN #深度神經網路DNN #深度置信網路DBN #遞歸神經網路RNN #卷積神經網路CNN
【語音辨識的沿革】
一直以來，通過語言與機器直接溝通，是很多技術人員追求的目標，可看似簡單的語音交互，卻經歷了長達半個多世紀的技術探索。這期間不管文學還是影視作品，都一次次描繪了人機語音交互的美好場景。但直到 21 世紀初，人與機器的語音交互仍然是令人抓狂的一種操作，遠遠沒有鍵盤和滑鼠來得方便。
在 1952 年，貝爾實驗室研發出了 10 個孤立數位語音的識別系統，為人類的語音辨識開啟了篇章；20 世紀 80 年代開始，以「隱藏式馬可夫模型」(hidden Markov model, HMM) 方法為代表的基於統計模型方法逐漸在語音辨識研究佔據主導地位，能很好地描述語音訊號短時平穩特性，將聲學、語言學、句法等知識集成到統一框架中。此後，HMM 的研究和應用逐漸成為了主流。
李開復在 HMM 模型的基礎上研發出 SPHINX 系統，這是技術人員首次嘗試「非特定人連續語音辨識系統」，其核心框架就是 GMM-HMM 框架，其中 GMM 是指 (Gaussian mixture model，高斯混合模型) 用來對語音的觀察概率進行建模，HMM 則對語音的時序進行建模。同時期發展出的技術，還有 20 世紀 80 年代後期人工神經網路 (ANN) 也成為語音辨識的一個方向。
直至 ANN 後來進化為深度神經網路 (DNN)，語音辨識技術才有了本質的突破。到了 20 世紀 90 年代，隨著電腦技術的快速發展，包括個人電腦在內的一大批設備開始嘗試使用語音辨識技術。這一時期劍橋發佈的 HTK 開源工具包大幅降低了語音辨識研究的門檻。然而在接下來的一段時間，GMM-HMM 框架的技術局限性使得其應用效果差強人意。
在語音辨識技術方向中，具有更強的長時建模能力的遞歸神經網路 (又稱：迴圈神經網路，RNN)、卷積神經網路 (CNN)，以及在語音辨識領域獨樹一幟的科大訊飛公司提出的 DFCNN 技術相繼出現，進而使得人機語音交互的體驗越來越好，以智慧音箱為代表的語音交互設備受到越來越多的消費者歡迎，比傳統 GMM-HMM 框架性能提升 30～60%，並與 Google 在語音辨識展開深度合作。
延伸閱讀：
《艱難中前行的語音交互技術》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2019/0111/40859.html…
(點擊內文標題即可閱讀全文)
#科大訊飛Iflytek #DFCNN