如何结合语言模型构建Tensorflow语音识别
如何将语言模型集成到tensorflow语音识别体系结构中？
在Tensorflow中建立字符级语音识别有很多例子（例如。https://github.com/nervanasystems/neon, https://github.com/buriburisuri/speech-to-text-wavenet)，这很有趣，但实际上毫无用处，除非集成了语言模型。我找不到使用语言模型的示例。
如何集成语言模型？
共有1个答案
LM评分只是一个额外的重新匹配步骤，只是一个带有语言模型的拼写校正。它可以应用于任何系统输出。Mozilla就spell.py。
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我需要对俄语进行语音识别。我遵循了项目页面上的教程。 在我看到的教程中 您可以使用语言的语音词典将文本转换为语音字符串。只需将单词替换为相应的抄本即可。由于电话的数量很小，文本也不应该很大，只要一本书就可以了。 但我在哪里能找到语音词典呢？我怎样才能用整本书中相应的抄本来替换这些单词？ 或在哪里可以找到完整的语音模型？ 已更新 我创建了文件测试。带行的txt： SIL i0 lj j a1 i1
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我有一个代码，以前是有效的，但由于某种原因，它突然停止了工作，我正在尝试用希伯来语进行语音识别，但似乎几天前它才开始用英语进行语音识别。 这是我的代码 test\u voice\u recognitiona是我的RecognitionListener类名的名称。 代码运行良好，但出于某种原因，它一直在用英语听。 我做错了什么？ 顺便说一句，我用谷歌对话框尝试了更简单的代码，它很管用。 也许是Goo
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魔方加密的 PHP 规范支持标准 PHP 规范中常用的语法结构。 echo 语法为： echo statement; echo statement_1[, statement_2[, ...]]; exit 语法为： exit; exit(); exit(statement); 请注意，exit(statement); 不论表达式的值是整数还是字符串，总会输出后才终止脚本，这与标准
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我一直在android中开发语音识别API，发现当语言设置更改时，语音结果会发生变化，有没有办法通过编程进行设置？或者是否打算在语音语言设置屏幕上使用午餐？或者其他什么？注意：我试图使用这个额外的意图： 但这是无效的
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本文向大家介绍语言模型相关面试题，主要包含被问及语言模型时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 语言模型的作用之一为消解多音字的问题，在声学模型给出发音序列之后，从候选的文字序列中找出概率最大的字符串序列。 目前使用kenlm（https://github.com/kpu/kenlm）训练bi-gram语言模型。bi-gram表示当前时刻的输出概率只与前一个时刻有关。即 P(X{n} | X{
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语言模型（language model）是自然语言处理的重要技术。自然语言处理中最常见的数据是文本数据。我们可以把一段自然语言文本看作一段离散的时间序列。假设一段长度为$T$的文本中的词依次为$w_1, w_2, \ldots, w_T$，那么在离散的时间序列中，$w_t$（$1 \leq t \leq T$）可看作在时间步（time step）$t$的输出或标签。给定一个长度为$T$的词的序列$