文件名称：cleverspeech-exp:cleverSpeech存储库的实验定义-https
文件大小：87KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-17 00:44:21
Python
聪明的语音实验 作为我的博士的一部分，使用回购设计了一系列实验。 实验 通常使用硬L2范数约束。 一些实验着眼于正则化损失，但它们通常没有那么有趣。 目前正在实验的背面进行一些工作。 AlignmentTargeting 找到高置信度比对（即高解码器对数概率得分）的各种搜索方法。 基准线 简单的CTC攻击主要基于Nicholas Carlini和David Wagner的工作。 用作所有其他工作（攻击成功率，扰动大小等）的基准比较。 合成 探索使用各种合成方法（加法，光谱法）产生扰动的影响。 加性综合通常无法帮助对手，但某些攻击似乎确实有效。 Spectral做得更好，可能是因为对手在2D空间而不是1D空间中进行了优化。 这个累加实验突出了Lea Schoenherr在最近的论文中讨论的一个问题（Adam优化器正在努力优化可变长度序列的批次）。 可能的解决方法可以分批方式实现Adam变
【文件预览】：
cleverspeech-exp-master
----CTCBaselines()
--------unbounded.groovy(3KB)
--------unbounded-silence.groovy(3KB)
--------attacks.py(5KB)
--------silence.groovy(3KB)
--------run.groovy(3KB)
--------unbounded.py(5KB)
--------test.groovy(3KB)
----run-all.groovy(951B)
----Perceptual()
--------RegularisedSynthesis()
--------Synthesis()
--------SpectralLossRegularisation()
----Confidence()
--------InvertedCTC()
--------AlignmentEdgeCases()
--------SumLogProb()
--------CWMaxDiffBaselines()
--------AdaptiveKappa()
--------CumulativeLogProb()
--------LogProbsGreedyDiff()
----README.md(2KB)
----test-all.groovy(954B)
----.gitignore(156B)