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发表了文章 2019-06-25
语音识别（ASR）基础介绍第二篇——万金油特征MFCC
上一章提到了整个发声与拾音及存储的原理。但是在了解ASR的过程中，发现基本上遇到的资料都避不开MFCC特征。 整个ASR的处理流程大致可以分为下图： 左侧是经典的处理流程，右侧是近期流行的流程。发生的变化是，将语言模型以下的部分变成端到端的了。 我们将语言模型以下的部分统一看成是声学模型就好。 而MFCC主要用在左侧的处理流程中，即“特征处
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发表了文章 2019-05-30
语音识别（ASR）基础介绍第三篇——经典做法及术语概念
上一章介绍了万金油特征MFCC，相当于数据的输入已经确定了。 本章尽可能的介绍经典asr做法。其中涉及到的各种概念和思考，了解了之后，和相关专业的人交流，大概就不再迷茫了:D 传统方法也可以按 声学模型 和 语言学模型 的方式来划分。 声学模型主要的职责是，把一段音频处理成类似拼音的形式， 然后交给语言模型来猜: 能够发这些音的单词，怎么组合起来更常见一些。然后找到最可能的组合，便是asr的结
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发表了文章 2019-05-30
语音识别（ASR）基础介绍第四篇——当今流行做法与CTC
本篇开始，就进入到了asr当前的流行做法。 这里单独提到了CTC算法。 这个算法对当前asr使用deep learning的方法有重大影响。 总体感觉，写到本篇，工作量反而变得很小。因为进入deep learning时代后，神经网络模型基本都是那么几种，已经不再需要挨个详细介绍。而且看图就能理解的很明白。 所以本篇后半部分基本就是贴图了。。:D 一、CTC 在CTC之前，训练语料
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2019-06-25
语音识别（ASR）基础介绍第二篇——万金油特征MFCC
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语音识别（ASR）基础介绍第三篇——经典做法及术语概念
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语音识别（ASR）基础介绍第四篇——当今流行做法与CTC
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