文件名称：e2e_asr:Interspeech 2017和SLT 2018端到端语音识别的代码
文件大小：36KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-01 23:32:19
Python
ASR的端到端编码器解码器模型 使用编码器-解码器模型在较低层具有辅助任务的端到端语音识别。 该代码仍在进行完善，准备数据文件等代码将花费更多时间。 出版物： 具有基于编码器-解码器的语音识别的低级辅助任务的多任务学习 Interspeech，2017年 Shubham Toshniwal，郝浩，梁露，Karen Livescu
【文件预览】：
e2e_asr-master
----.gitignore(6B)
----losses.py(2KB)
----lm_encoder.py(4KB)
----README.md(470B)
----swbd_utils.py(532B)
----grid_search_for_beam.py(5KB)
----seq2seq_model.py(8KB)
----eval_model.py(10KB)
----beam_entry.py(661B)
----train.py(20KB)
----beam_search.py(15KB)
----base_params.py(656B)
----main.py(8KB)
----decoder.py(7KB)
----encoder.py(8KB)
----speech_dataset.py(2KB)
----data_utils.py(2KB)
----beam_search_test.py(985B)
----tf_utils.py(3KB)
----lm_dataset.py(1KB)
----num_utils.py(341B)
----basic_lstm.py(759B)
----attn_decoder.py(9KB)
----lm_model.py(4KB)