基于非自回归模型的语音识别方法及相关设备.pdf
一吃****春艳
亲,该文档总共15页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
基于非自回归模型的语音识别方法及相关设备.pdf
本申请实施例属于人工智能领域,涉及一种语音识别方法,包括:将待识别的语音信号输入到编码器中得到语音信号的编码比特流,采用CTC损失函数为目标函数进行训练,将训练后的编码比特流作为编码器的输出;将编码器的输出输入到第一层解码器,除第一层解码器外的第K层解码器以第K?1层解码器的输出作为输入,每一层解码器均采用CTC损失函数进行训练,并经过归一化指数函数处理得到每一层解码器的输出,最后一层解码器的输出作为解码器的整体输出;基于解码器的整体输出,采用交叉熵损失函数进行训练,得到语音识别结果。本申请还提供一种语音
基于非参数自回归模型的房价预测.docx
基于非参数自回归模型的房价预测基于非参数自回归模型的房价预测摘要:房价预测一直是经济学和金融学领域的热门研究课题。由于房地产市场受多种因素的影响,传统的线性回归模型往往无法很好地捕捉到非线性关系。为了提高房价预测的准确性,本文提出了基于非参数自回归模型的房价预测方法。该方法能够根据历史数据自适应地调整模型的复杂性,从而更好地适应房价波动的非线性特征。实证研究结果表明,该方法在房价预测上具有较高的准确性和预测能力,能够为房地产市场参与者提供有价值的参考和决策支持。关键词:非参数自回归模型,房价预测,非线性关
语音识别模型的训练、语音识别方法、装置及设备.pdf
本申请实施例提供了一种语音识别模型的训练方法、语音识别方法、装置及设备。该方法包括:重复执行至少一个训练过程,直至第一文本数据的置信度满足停止训练条件,训练过程包括:将小语种音频数据输入至第一语音识别模型,得到第一文本数据,当第一文本数据的置信度不满足停止训练条件时,根据第一文本数据、对应的小语种音频数据以及第一样本数据,生成第二样本数据,将第二样本数据输入至第一语音识别模型,对第一语音识别模型进行训练,生成第二语音识别模型,并将第二语音识别模型作为第一语音识别模型;将第一文本数据的置信度满足停止训练条件
基于非参数条件自回归极差模型的中国股市波动性预测.docx
基于非参数条件自回归极差模型的中国股市波动性预测标题:基于非参数条件自回归极差模型的中国股市波动性预测引言:中国股市的波动性预测一直以来都是金融领域的热门研究方向之一。准确地预测股市波动性对投资者和决策者具有重要意义,能够帮助他们制定更有效的投资和风险管理策略。本论文旨在探讨并应用一种基于非参数条件自回归极差模型进行中国股市波动性预测的方法,并对预测结果进行评估和讨论。一、背景与相关研究股市波动性预测在金融领域具有广泛的实际应用。过去的研究主要集中在基于传统的参数模型,如GARCH模型等进行波动性预测。然
基于改进Transformer模型的语音识别方法及装置.pdf
本发明涉及基于改进Transformer模型的语音识别方法,通过改进的Transformer模型进行语音识别,改进的方式为特征融合的方式为利用拼接函数和卷积神经网络融合解码器的高低层特征,并提取局部特征信息,将卷积神经网络提取的局部细节特征与Transformer的全局特征相融合,使得模型提取的特征更具有健壮性。同时为解码器的每一层构建一条短距离的反向传播路径,缓解模型底层的梯度消失问题;以及位置编码增强,将Transformer模型的语音特征嵌入向量和位置编码进行拆解,可以解决因为两者间的弱关联而引起噪