CTC模型
CTC的全称是Connectionist Temporal Classification，中文翻译大概是连接时序分类。它要达到的目标就是直接将语音和相应的文字对应起来，实现时序问题的分类。 用公式来描述的话，CTC的公式推导如下：
在基于CD-DNN-HMM架构的语音识别声学模型中，训练DNN通常需要帧对齐标签。在GMM中，这个对齐操作是通过EM算法不断迭代完成的。
E-step：估计(重估)GMM参数
M-step：使用BW(Baum-Welch算法)对齐
此外对于HMM假设一直受到诟病，等到RNN出现之后，使用RNN来对时序关系进行描述来取代HMM成为当时的热潮。
随着神经网络优化技术的发展和GPU计算能力的不断提升，最终使用RNN和CTC来进行建模实现了end-to-end语音识别的声学模型。
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WARP-CTC 是百度硅谷 AI 研究所 (SVAIL) 开源的百度关键人工智能 (AI) 软件。 connectionist temporal classification (CTC) 方法可以追溯到 2006 年，在 Swiss AI 研究所 IDSIA 论文上有记载。 百度研究所开发的 WARP-CTC 就基于 CTC 方案，但是改进了其自身的语音识别功能。 GPU 性能 基准测试基于单个
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CTC语言模型打分在线API 在线打分API API POST /api/v1/ctc 参数列表 参数 含义 备注 corpus zip格式的语料文件，裸包含一个名为corpus.txt的文本文件，zip文件名无要求，但内含的文本文件必须名为corpus.txt corpus.txt需一行一行排列,只能包含中文,不能包含英文,标点等其它非中文字符，点击下载语料示例文件 返回值 参数 含义
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本文向大家介绍基于CTC的声学模型 和 其他声学模型的 loss function区别相关面试题，主要包含被问及基于CTC的声学模型 和 其他声学模型的 loss function区别时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/33464788 语音识别有时候输入长度远大于输出长度，这是因为语音信号的非平稳性决定的，我们只能做短时傅里
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我正在尝试这个从户外获得文件的新程序。我的是露天4.2版和最新的OpenCMIS。下面是我的代码。 我在最后一行得到了下面的异常。 SLF4J:未能加载类“org.slf4j.impl.StatibloggerBinder”。slf4j:默认为无操作(NOP)记录器实现slf4j:有关更多细节，请参见http://www.slf4j.org/codes.html#staticloggerbinde
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我试图了解CTC损失是如何为语音识别工作的，以及它如何在Keras中实现。 我认为我理解的（如果我错了，请纠正我！） 大体上，CTC损耗被添加到经典网络之上，以便逐个元素（文本或语音的字母）解码顺序信息，而不是直接解码元素块（例如单词）。 假设我们将一些句子的语句作为MFCC输入。 使用CTC损失的目标是学习如何使每个字母在每个时间步与MFCC匹配。因此，Dense softmax输出层由与句子组
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英文原文：http://emberjs.com/guides/models/defining-models/ 模型是一个定义了需要呈现给用户的数据的属性和行为的类。任何用户往返于应用（或者刷新页面）能看到的内容都需要使用模型来表示。 应用中所有的模型，都继承与DS.Model： 1 App.Person = DS.Model.extend(); 在定义了一个模型类之后，就可以开始查询或者创建一