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2019-06-18   来源:人民日报   参与互动参与互动
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台湾旅游遇冷路径q的概率?路径q的概率首先,根据前面的例子,找到所有可能被压缩为z=[n,i,h,a,o]z=[n,i,h,a,o]的路径,记为{|B()=z}{|B()=z}。可知所有均有[n,n,n,,n,i,.,i,h,.h,a,a,o,.,o][n,n,n,,n,i,.,i,h,.h,a,a,o,.,o]的形式,即目标函数只与后验概率矩阵y中表示n,i,h,a,on,i,h,a,o的5行相关,因此为了简便,我们将这5行提取出来,如下图所示。定义:B()=z,14=hTt=1ytt=(前置项).()=z,14=ht=1Tytt=(前置项).yh14.(后置项)$

彩票走势图分析方法传统的语音识别的声学模型训练,对于每一帧的数据,需要知道对应的label才能进行有效的训练,在训练数据之前需要做语音对齐的预处理。而语音对齐的过程本身就需要进行反复多次的迭代,来确保对齐更准确,这本身就是一个比较耗时的工作。这种神经网络+CTC的结构除了可以应用到语音识别的声学模型训练上以外,也可以用到任何一个输入序列到一个输出序列的训练上(要求:输入序列的长度大于输出序列)。表示所有音素的集合定义:

君临城下扶风琉璃剧透与传统的声学模型训练相比,采用CTC作为损失函数的声学模型训练,是一种完全端到端的声学模型训练,不需要预先对数据做对齐,只需要一个输入序列和一个输出序列即可以训练。这样就不需要对数据对齐和一一标注,并且CTC直接输出序列预测的概率,不需要外部的后处理。CTC的训练过程是通过p(z|x)wp(z|x)w调整w的值使得4中的目标值最大,而计算的过程如下:在每一个点上,路径只能向右或者向下转移,画出两条路径,分别用q和r表示,这两条路径都经过y14hyh14这点,表示这两点路径均在第14帧的时候在发h音。因为在目标函数4的连加项中,有的项与y14hyh14无关,因此可以剔除这一部分,只留下与y14hyh14有关的部分,记为{|B()=z,14=h}{|B()=z,14=h}14(h)=(15(h)+15(a))y14h14(h)=(15(h)+15(a))yh14

dnf影舞者异界套选择=14(h)14(h)y14h14(h)14(h)yh145=(n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,i,h,a,o)5=(n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,n,i,h,a,o)特征xx在经过RNN的计算之后,在经过一个softmaxsoftmax层,得到音素的后验概率yy。ytk(k=1,2,3,.n,t=1,2,3,.,T)ykt(k=1,2,3,.n,t=1,2,3,.,T)表示在tt时刻,发音为音素kk的概率,其中音素的种类个数一共nn个,kk表示第kk个音素,在一帧的数据上所有的音素概率加起来为1。即:该递推公式的含义是,只是在t=13t=13时发音是h或i,在t=14t=14时才有可能发音是h。那么在t=14t=14时刻发音是h的所有正向路径概率14(h)14(h)就等于在t=13t=13时刻,发音为h的正向概率13(h)13(h)加上发音为i的正向概率13(i)13(i),再乘以当前音素被判断为h的概率y14hyh14。由此可知,每个t(s)t(s)都可以由t1(s)t1(s)和t1(s1)t1(s1)两个值得到。的递推流程如下图所示:

【责任编辑:韩辉】
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