人脸识别技术
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kaldi 源码分析(七) - HCLG 分析
Kaldi 语音识别主流程: 语音识别过程 解码网络使用 HCLG.fst 的方式, 它由 4 个 fst 经过一系列算法组合而成。分别是 H.fst、C.fst、L.fst 和 G.fst 4 个 fst 文件: 1. G:语言模型,输入输出类型相同,实际是一个WFSA(acceptor接受机),为了方便与其它三个WFST进行操作,将其视为一个输入输出相同的WFST。 2. L:发音词典,输入:monophone,输出:词; 3. C:上下文相关,输入:triphone(上下文相关),输出:monophnoe; 4. H:HMM声学模型,输入:HMM transitions-ids (对 pdf-id 和 其它信息编码后的 id),输出:triphone。 通过如下组合方式来计算最终输出结果: HCLG = asl(min(rds(det(H' o min(det(C o min(det(Lo G)))))))) 上面的o表示组合,det表示确定化,min表示最小化,rds表示去除消岐符号,asl表示增加自环。 其训练顺序为 G -> L -> C -> H (因 ...
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机器学习 vs. 深度学习
本文在透彻剖析深度学习及机器学习的同时,就多方面对两者进行比较,进而探究其未来的发展趋势。 深度学习及机器学习 A. 机器学习 机器学习是人工智能技术的补充,有如下几种常用算法: Find-S 决策树 随机森林算法 神经网络 机器学习算法通常分为以下三大类: 有监督学习:需要从有标签的数据中学到或者建立一个模式。 无监督学习:数据是无标签的,机器学习算法需要先将数据分类,然后对数据结构进行描述,使复杂的数据看起来简单,以便进行后续分析工作。 强化学习:与监督学习相似,通过不断地探索学习,从而获得一个好的策略。 B. 深度学习 机器学习更多关注解决现实世界的问题,与人工智能技术有异曲同工之妙。机器学习则是通过模拟人类决策能力的神经网络找出问题解决方法。深度学习可看作是特殊的机器学习,我们可以利用深度学习来解决任何需要思考的问题。 深度神经网络由三种类型的层组成: 输入层 隐藏层 输出层 C.深度学习VS机器学习 我们使用机器学习算法解析数据,并根据从数据中学习到的知识做出决策。深度学习利用各个层组合创建人工“神经网络”,它能够智能地学习和做出决策。深度学习可以说是机器学习的子领域。 D....
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