Connectionist Temporal Classification https://sunnycat2013.gitbooks.io/blogs/content/posts/ctc/learning-ctc.html 因为最近做了一些用连续标签做文字识别标签任务的工作，对 ctc 有了一些了解，在此记录一下。 在学习 CTC 的时候，也看了…

前言 本片博客主要学习了CTC并在动态规划求CTC loss的理解上学习了这篇博客   由于在看的过程中，还是花了很长时间反复推敲作者的理解，因此在这边用更加简单的话来解释一下CTC loss 背景 在OCR光学字符识别，语音识别，文本生成等…

1 CTC loss出现的背景 在图像文本识别、语言识别的应用中，所面临的一个问题是神经网络输出与ground truth的长度不一致，这样一来，loss就会很难计算，举个例子来讲，如果网络的输出是”-sst-aa-tt-e’, 而其ground truth…

最近一直在做手写体识别的工作，其中有个很重要的loss那就是ctc loss，之前在文档识别与分析课程中学习过，但是时间久远，早已忘得一干二净，现在重新整理记录下 本文大量引用了- CTC Algorithm Explained Part 1&#xff…

目前主流的语音识别都大致分为特征提取，声学模型，语音模型几个部分。目前结合神经网络的端到端的声学模型训练方法主要CTC和基于Attention两种。 本文主要介绍CTC算法的基本概念，可能应用的领域，以及在结合神经网络进行CTC算法的…

CTC算法 在语音识别或文字识别任务上，输入的语音或图像与输出的文字很难构建精准的映射关系。形式化的描述如下：   CTC算法旨在解决输入与输出对应对齐的问题。 1、CTC对齐方法 直接去重   输入一段语音或图像，RNN输出预测每个位置的预…

(以下内容搬运自 PaddleSpeech) Derivative of CTC Loss 关于CTC的介绍已经有很多不错的教程了，但是完整的描述CTCLoss的前向和反向过程的很少，而且有些公式推导省略和错误。本文主要关注CTC Loss的梯度是如何计算的，关于CTC的介绍这里不做过多赘述，具体参看文末参考。 …

前言：理解了很久的CTC，每次都是点到即止，所以一直没有很明确，现在重新整理。 定义 CTC (Connectionist Temporal Classification)是一种loss function 对比 传统方法 在传统的语音识别的模型中，我们对语音模型进行训…

转载本文请注明出处：https://xiaodu.io/ctc-explained 作者：yudonglee 现实应用中许多问题可以抽象为序列学习（sequence learning）问题，比如词性标注（POS Tagging）、语音识别（Speech…

目录 1. CTC-Loss概述 2. CTC-Loss与文字识别算法 3. CTC-Loss与语音识别算法 4. CTC-Loss原理 5. CTC-Loss优缺点 6. CTC-Loss Pytorch实现 1. CTC-Loss概述 为了解决输入和输出对齐问题，标记未分割序列数据是现实世界序列学习中普遍存在的问题，…

目录 简介 算法详解 1.1 对齐 1.2 损失函数 1.3 预测 1.3.1 Greedy Search 1.3.2 Beam Search CTC的特征 参考知识 简介 在语音识别中，我们的数据集是音频文件和其对应的文本，不幸的是，音频文件和文本很难再单词的单位上对齐。除了语…

beam search(束搜索) decoding是一种在语言模型、文本识别等sep2sep的场景中快速、高效的神经网络解码算法。结合前面几个blog，我们重点展开一下beam search在场景文本识别中的作用。 通过前面几个blog的介绍，现在我们已经清楚，常规的场景文…

本文主要对CTC 原理及实现中的代码进行解释。 1.np.random.seed(1111) 请参见本专栏文章numpy中random.seed()的妙用 2.softmax的实现 代码是这样的： def softmax(logits):max_value np.max(logits, axis1, keepdimsTrue)exp np.exp(logits - max_value)exp_su…

目录 CTC RNNCTC CTC 聊到CTC（Connectionist Temporal Classification），很多人的第一反应是ctc擅长单行验证码识别： ctc可以提高单行文本识别鲁棒性（不同长度不同位置 ）。今天David 9分享的这篇文章用几…

损失函数计算的是网络预测值与真实值之间的差异，所以本文先从网络预测值的生成进行介绍，然后介绍CTC loss。 CRNN 该文章对CRNN进行了很好的解读，建议先进行阅读。 现今基于深度学习的端到端OCR技术有两大主流技术：CRNN OCR和attention OCR。其实这两大方法主要区别在于…

CTC理论和实战 CTC简介CTC算法详解对齐损失函数预测 CTC算法的特性条件独立对齐 使用CTC进行变长验证码识别问题描述和解决方法安装WarpCTC得到tensorflow源代码设置环境变量TENSORFLOW_SRC_PATH修改配置build安装测试安装是否成功 运行代码代码阅读数据处理network.pyLSTM_tra…

本人是一名人工智能初学者，最近一周学了一下AI语音识别的原理和三种比较早期的语音识别的人工智能模型，就想把自己学到的这些东西都分享给大家，一方面想用浅显易懂的语言让大家对这几个模型有所了解，另一方面也想让大家能够避免我…

CTC 技术介绍概述——啃论文系列 文章目录 CTC 技术介绍概述——啃论文系列自我介绍摘要前言知识导图 1. 定义2. 诞生背景2.1 频谱紧张例子，wifi的5GHz 2.2 通信干扰——CTI2.3 管理困难2.4 异构通信传统实现——网关桥接 2.5 CTC——异构直接通信 3. 包级CTC3.1 基…

CTC算法介绍和推导 CTC算法简介CTC算法新标签blankCTC loss寻找所有路径定义损失函数向前向后算法 寻找最佳路径beam searchprefix beam search CTC算法简介 CTC(Connectionist Temporal Classification)算法是一个用于OCR（文字识别）、ASR（语…

和其它文章初衷一样，网上解释很多，但是讲的不是很明白，在看完几篇参考博客后特此记录 简介 先拿语音识别任务来说，如果现在有一个包含剪辑语音和对应的文本，我们不知道如何将语音片段与文本进行对应，这样…