ctc(Connectionist Temporal Classification) 学习
CTC实际上解决了一个问题，狭义的讲，怎么确定一个语音识别网络输出的音素串是否对应一个单词。这个在利用损失函数进行优化的时候是必要的。
一个单词的说法是很多的，有的部分发音长，有的部分发音短，因此一个单词的音素序列是很多的，不确定的，不可能直接用枚举的方式判断音素串是否对应一个单词。
CTC对序列整体进行建模，计算一个音素序列对应当前单词的概率。
以heeϵlϵlloo 为例，判断heeϵlϵlloo音素序列是hello的概率。考虑一个整体比较麻烦，可以考虑把一个序列拆分成一个一个基本单元来分析。可以考虑用动态规划的方法。这里用递归的思路来分析。
首先用P(heeϵlϵlloo|hello)表示heeϵlϵlloo对应hello的概率，考虑到连续音素可以匹配一个字符，P(heeϵlϵlloo)可以拆分成P(hellϵlϵllo|hello)P(o|o)+P(hellϵlϵllo|hell)P(o|o)，然后P(hellϵlϵllo|hello)又可以拆分P(hellϵlϵll|hello)P(o|o)+P(hellϵlϵll|hell)P(o|o)，然后不断拆分下去。最后会拆分成每个输出的音素的对应某个字符的概率。某个音素是某个字符的概率就是NN输出的softmax概率。
https://distill.pub/2017/ctc/
https://distill.pub/2017/ctc/
https://zhuanlan.zhihu.com/p/40170325https://zhuanlan.zhihu.com/p/40170325连接时序分类 Connectionist Temporal Classification (CTC)_connectionist temporal classification-CSDN博客文章浏览阅读1.6k次，点赞12次，收藏11次。CTC全称Connectionist temporal classification，是一种常用在语音识别、文本识别等领域的算法，用来解决输入和输出序列长度不一、无法对齐的问题。在CRNN中，它实际上就是模型对应的损失函数(CTC loss)。_connectionist temporal classificationhttps://blog.csdn.net/m0_64768308/article/details/136494825华为开发者论坛
https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0201784250928720072CTC（Connectionist Temporal Classification）介绍_connectionist temporal classification (ctc)-CSDN博客文章浏览阅读1.7k次。CTC解决什么问题CTC，Connectionist Temporal Classification，用来解决输入序列和输出序列难以一一对应的问题。举例来说，在语音识别中，我们希望音频中的音素和翻译后的字符可以一一对应，这是训练时一个很天然的想法。但是要对齐是一件很困难的事，如下图所示（图源见参考资料[1]），有人说话块，有人说话慢，每个人说话快慢不同，不可能手动地对音素和字符对齐，这样太......_connectionist temporal classification (ctc)https://blog.csdn.net/weixin_36670529/article/details/102885071 Graves A, Fernández S, Gomez F, et al. Connectionist temporal classification: labelling unsegmented sequence data with recurrent neural networks[C]//Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning. 2006: 369-376.
原文地址：https://blog.csdn.net/j99999999955555/article/details/140670126
免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！