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      研討會預告 | 使用 Transducer 模型優化語音識別結果

      NVIDIA英偉達 ? 來源：未知 ? 2023-03-10 22:00 ? 次閱讀

      在 ASR 自動語音識別領域，基于 CTC 的聲學模型不再需要對訓練的音頻序列和文本序列進行強制對齊，實際上已經初步具備了端到端的聲學模型建模能力。但是 CTC 模型進行聲學建模存在著兩個嚴重的瓶頸，一是缺乏語言模型建模能力，不能整合語言模型進行聯合優化，二是 CTC 有一個不合理的假設：標簽相互獨立，這個基本假設與語音識別任務之間存在著一定程度的背離，因為在語言系統中存在語境的上下文關系。因此針對 CTC 的不足，Transducer 模型可以彌補這種不合理的假設，解決 CTC 的問題。


      3 月 9 日，NVIDIA 企業開發者社區經理李奕澎將面向有 NLP 和 Speech AI 開發需求的開發者，在本次研討會中重點討論 Transducer 模型，并通過代碼來訓練和評估 Transducer 模型。


      Transducer 模型在自動語音識別中的應用 – NVIDIA NeMo 代碼解析


      3 月 9 日，星期四，20:00 - 21:30


      主要內容：


      本次網絡研討會主要面向有 NLP 和 Speech AI 開發需求的開發者。通過本次網絡研討會，您可以獲得以下信息：


      • Transducer 介紹

      • Transducer loss 的優勢和局限

      • Transducer 的模型架構

      • ContextNet 的模型架構

      • Transducer 模型的訓練和評估



      演講嘉賓


      李奕澎 | NVIDIA 企業開發者社區經理

      擁有多年數據分析建模、人工智能自然語言處理開發經驗。在自動語音識別、自然語言處理、語音合成等對話式 AI 技術領域有豐富的實戰經驗與見解。曾開發法律、金融、保險文檔中基于實體抽取的智能問答系統，曾開發基于 NLP 知識抽取，KG 知識圖譜的建立的科研文檔智能檢索系統。


      參與方式


      識別二維碼注冊本次研討會


      相關資料


      識別二維碼了解 NVIDIA NeMo 更多信息



      點擊 “閱讀原文” 或掃描下方海報二維碼，即可免費注冊 GTC23，在 3 月 24 日 聽 OpenAI 聯合創始人與 NVIDIA 創始人的爐邊談話，將由 NVIDIA 專家主持，配中文講解和實時答疑，一起看 AI 的現狀和未來！


      原文標題：研討會預告 | 使用 Transducer 模型優化語音識別結果

      文章出處：【微信公眾號：NVIDIA英偉達】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。

      聲明：本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用，如有內容侵權或者其他違規問題，請聯系本站處理。 舉報投訴
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      原文標題：研討會預告 | 使用 Transducer 模型優化語音識別結果

      文章出處：【微信號：NVIDIA_China，微信公眾號：NVIDIA英偉達】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。

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