音频:识别:资料
差别
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| 后一修订版 | 前一修订版 | ||
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音频:识别:资料 [2021/10/28 11:01] cgoxopx 创建 |
音频:识别:资料 [2021/10/28 11:14] (当前版本) cgoxopx [基于HMM的语音识别] |
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| 行 3: | 行 3: | ||
| 针对音乐的识别与针对语言的识别算法上并无太大差异 | 针对音乐的识别与针对语言的识别算法上并无太大差异 | ||
| - | 生成模型（如HMM、seq2seq） 识别模型（如CRF、RNN） | + | ^ ^ 生成模型（如HMM） ^ 识别模型（如CRF、RNN） ^ |
| - | 优点 包含语言模型𝑝(𝐒) 学习、识别过程简洁 | + | | 优点 | 包含语言模型𝑝(𝐒) | 学习、识别过程简洁 | |
| - | （理论上）可以进行半监督、无监督学习 准确率比较好 | + | | |（理论上）可以进行半监督、无监督学习 | 准确率比较好 | |
| - | 局限 可选的模型有限 难以整合语言模型 | + | | 局限 | 可选的模型有限 | 难以整合语言模型 | |
| - | 表达能力有限，准确率较低 只能进行有监督学习，性能受制于数据量 | + | | | 表达能力有限，准确率较低 | 只能进行有监督学习，性能受制于数据量 | |
| - | + | ||
| ===== 生成模型 ===== | ===== 生成模型 ===== | ||
| ==== 基于HMM的语音识别 ==== | ==== 基于HMM的语音识别 ==== | ||
| 行 19: | 行 17: | ||
| - | 为什么在生成模型中不能用深度神经网络？ | + | 为什么在生成模型中不能用深度神经网络？ （为什么识别任务中无法使用深度生成模型？） |
| > 生成模型中很难将**输入**的序列与**输出**的序列配对。所以，深度学习模型一般是用在另外一个思路上，也就是识别型的模型 | > 生成模型中很难将**输入**的序列与**输出**的序列配对。所以，深度学习模型一般是用在另外一个思路上，也就是识别型的模型 | ||
| 一个可能的解决方法： | 一个可能的解决方法： | ||
| 可借鉴[[https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/songmass-automatic-song-writing-with-pre-training-and-alignment-constraint/|SongMASS]]中的对齐方法 | 可借鉴[[https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/songmass-automatic-song-writing-with-pre-training-and-alignment-constraint/|SongMASS]]中的对齐方法 | ||
音频/识别/资料.1635390104.txt.gz · 最后更改: 2021/10/28 11:01 由 cgoxopx
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