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语音识别/声纹识别的基础概念

语言模型的作用:已知文本前面有若干个词,预测下一个词出现的概率是多少。简单地说,就是一句话符合不符合当前已知的说话习惯。N-gram模型:N-gram模型基于一个假设:第N个词的出现只与前面N-1个词相关,而与其它任何词都不相关,整句的概率就是各个词出现的概率的乘积。它没有训练的过程,只是统计当前词在N元组里出现的次数。一般业内最大的使用三元模型,也就是3-gram模型。因为虽然N越大...

#语音识别
神经网络中,梯度是如何计算的?

简单的花一点时间总结一下梯度的计算情况。要尽量少花一点的时间来总结基础知识,多去写写代码,调一下bug,再不调连debug都忘了。什么是梯度下降法?什么又是梯度?只看概念的话记不住,主要是理解。梯度:高数的知识,是个向量,每点只有一个梯度。=梯度的方向:与这个函数在该点增长最快的方向一致。梯度的大小:|梯度|=max(方向导数),具体概念都是高数的知识。上式要一阶可导。梯度下降法:求损失函...

#神经网络
语音识别/声纹识别的基础概念

语言模型的作用:已知文本前面有若干个词,预测下一个词出现的概率是多少。简单地说,就是一句话符合不符合当前已知的说话习惯。N-gram模型:N-gram模型基于一个假设:第N个词的出现只与前面N-1个词相关,而与其它任何词都不相关,整句的概率就是各个词出现的概率的乘积。它没有训练的过程,只是统计当前词在N元组里出现的次数。一般业内最大的使用三元模型,也就是3-gram模型。因为虽然N越大...

#语音识别
到底了