双向长短记忆网络

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显著超越流行长短时记忆网络，阿里提出DFSMN语音识别声学模型

在语音顶会ICASSP，阿里巴巴语音交互智能团队的poster论文提出一种改进的前馈序列记忆神经网络结构，称之为深层前馈序列记忆神经网络（DFSMN）。研究人员进一步将深层前馈序列记忆神经网络和低帧率（LFR）技术相结合，构建LFR-DFSMN语音识别声学模型
技术小能手 6年前 2720

基于深度前馈序列记忆网络，如何将语音合成速度提升四倍？

小叽导读：我们提出了一种基于深度前馈序列记忆网络的语音合成系统。该系统在达到与基于双向长短时记忆单元的语音合成系统一致的主观听感的同时，模型大小只有后者的四分之一，且合成速度是后者的四倍，非常适合于对内存占用和计算效率非常敏感的端上产品环境。 作者：毕梦霄/
初商 5年前 503

基于深度前馈序列记忆网络，如何将语音合成速度提升四倍？

![image](https://yqfile.alicdn.com/a0d7ff6ff20a44527613e380915391fc825a0462.png) 小叽导读：我们提出了一种基于深度前馈序列记忆网络的语音合成系统。该系统在达到与基于双向长短时记忆
技术小能手 5年前 1043

基于深度前馈序列记忆网络，如何将语音合成速度提升四倍？

研究背景 语音合成系统主要分为两类，拼接合成系统和参数合成系统。其中参数合成系统在引入了神经网络作为模型之后，合成质量和自然度都获得了长足的进步。另一方面，物联网设备（例如智能音箱和智能电视）的大量普及也对在设备上部署的参数合成系统提出了计算资源的限制和实时率
技术小能手 6年前 1691

干货｜语音识别框架最新进展——深度全序列卷积神经网络登场

导读：目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络（LSTM，LongShort Term Memory），但是，这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题，尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经
青衫无名 7年前 2975

【深度学习之美】LSTM长短记，长序依赖可追忆（入门系列之十四）

【版权声明】转载请注明出处和作者署名。否则作者和云栖社区有权追究责任。 系列文章一入侯门“深”似海，深度学习深几许（入门系列之一）人工“碳”索意犹尽，智能“硅”来未可知（深度学习入门系列之二）神经网络不胜语， M-P模型似可寻（深度学习入门系列之三）“机器学
【方向】 7年前 28278

开放下载！《阿里语音与信号处理技术》精选集

据说，一位阿里员工买了天猫精灵给家中老父听相声，回家一看，老父竟然把天猫精灵绑在了牛棚里？！ 老父说：“放在牛棚，开灯方便，还能随时给牛听音乐。”据说听了音乐的牛，长得更肥了。 智能音箱为什么能掀起一场购买热潮？正是因为，它能听，能看，能说，能感觉，人机交互
技术小能手 5年前 1821

使用Keras进行深度学习：（五）RNN和双向RNN讲解及实践

欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 笔者：Ray 介绍 通过对前面文章的学习，对深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)有了一定的了解，也感受到了这些神经
磐石001 6年前 2022

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