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Human Language Processing——CTC

相比LAS算法，CTC能够克服LAS不能online的弊端。只要在Encoder阶段，不采用Bi-LSTM，那么CTC就可以online CTC算法是如何处理的？...CTC没有下采样，所以输入和输出的序列长度都是T。模型预测完后，它还要进行后处理，一是把重复的token合并，二是空类别去掉，最终才是预测序列。...CTC的效果如何？单纯使用CTC的效果并不是很好；单纯使用CTC的WER处在30左右；采用CTC+LM的WER普遍能够达到10左右 ?...事实上，LM的引入正是为了克服CTC independent解码所基于的不合理假设。也因此，通过LM进行后处理后，能够大幅提升CTC的效果。...从这个角度来说，CTC并不是end-to-end的 CTC有什么问题？最大的问题就在于每个时间步之间的独立性假设，每个MLP的解码器工作是独立的。它可能会遇到一个奇怪的问题。

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【OCR】CTC loss原理

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”-...为了解决以上问题，CTC loss就产生啦~ 2 CTC loss原理 2.1 前序在说明原理之前，首先要说明一下CTC计算的对象：softmax矩阵，通常我们在RNN后面会加一个softmax层，...gradient[t, s] += alpha[t, i] * beta[t, i] gradient[t,c]/=-(y[t,c]**2) return gradient3 3 CTC...在文本识别和语言识别领域中，能够比较灵活地计算损失，进行梯度下降缺点：存在假设前提即每个lable相互独立，因此可以计算路径的概率，才有了接下来的推导过程，但是在很多情况下上下文的label是有关联的，CTC

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CTC（Connectionist Temporal Classification）介绍

CTC解决什么问题CTC，Connectionist Temporal Classification，用来解决输入序列和输出序列难以一一对应的问题。...----CTC的预测一种方法是Best Path search。...----CTC的几个性质第一个是条件独立性。CTC做了一个假设就是不同时间步的输出之间是独立的。这个假设对于很多序列问题来说并不成立，输出序列之间往往存在联系。第二个是单调对齐。...CTC只允许单调对齐，在语音识别中可能是有效的，但是在机器翻译中，比如目标语句中的一些比较后的词，可能与源语句中前面的一些词对应，这个CTC是没法做到的。第三个是多对一映射。...CTC的输入和输出是多对一的关系。这意味着输出长度不能超过输入长度，这在手写字体识别或者语音中不是什么问题，因为通常输入都会大于输出，但是对于输出长度大于输入长度的问题CTC就无法处理了。

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tensorflow LSTM + CTC实现端到端OCR

beta1=FLAGS.beta1,beta2=FLAGS.beta2).minimize(loss,global_step=global_step) # Option 2: tf.contrib.ctc.ctc_beam_search_decoder...需要注意的是ctc_beam_search_decoder是非常耗时的....后记百度出了一个warpCTC可以加速CTC的计算，试用了一下CPU的版本发现好像没什么速度的提升，不知道是不是姿势不对，回头再试试GPU的版本。...对于更加细节的实现方法（输入输出的构造，以及warpCTC和内置ctc_loss的异同）放在了另一篇博客。...对于不同的优化器之间区别，文末有一篇神文可以参考 http://ilovin.me/2017-04-06/tensorflow-lstm-ctc-ocr/

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ICLR 2025｜小米新一代Kaldi语音识别算法CR-CTC，纯CTC性能实现SOTA

CTC 是其中最简单、最便于部署的方法，但由于它的性能通常明显落后于 Transducer 和 CTC/AED，这限制了它的实际应用。...为此，新一代 Kaldi 团队提出了 Consistency-Regularized CTC (CR-CTC)，可以让纯 CTC 模型的识别性能比肩 Transducer 和 CTC/AED。...的 WER 为 2.00/4.38；CR-CTC 的 WER 为 2.02/4.35；CTC/AED 和 Pruned Transducer 挂上 CR-CTC 联合训练后，WER 可分别进一步降低到...由于 CR-CTC 训练时需要进行两次 forward，我们对 CR-CTC 模型的 batch size 和 epoch 数都设置为标准 CTC 模型的一半，来确保两者训练代价可比较。...总的来说，CR-CTC 的性能显著超越标准 CTC，和 CTC/AED 与 Transducer 模型效果相当。

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实时车票查询及登陆CTC

实时车票查询及登陆CTC 0.说在前面 1.项目架构 2.模拟登陆 2.1 登陆分析 2.2 登陆实现 3.余票查询 3.1 查询分析 3.2 查询实现 4.运行展示 5

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CTC模型、安装及其pytorch绑定安装

CTC模型是语音识别模型中常见的模块之一，现有主流的语音识别系统经常采用该模型来实现端到端的语音识别。而CTC出现之前，语音识别模型的端到端识别效果还是相对较弱的，也就是说CTC解决了这一问题。...1、CTC的相关原理深度学习的序列到序列模型可以解决许多现实任务，如： Image Classification Image Generation Language Modeling Sentiment...每个样本点 t 在RNN网络的最后一层都会输出一个softmax向量，表示预测概率，接上CTC模型之后，就可以正确预测出序列的标签； 2、CTC的安装（1）进行创建和make git clone https...://github.com/SeanNaren/warp-ctc.git cd warp-ctc mkdir build; cd build cmake .. make 从而可见该安装成功。...（2）进行pytorch绑定CTC的安装 export CUDA_HOME="/usr/local/cuda" cd ..

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CV学习笔记(二十一)：CRNN+CTC

这篇文章原理部分主要参考于白裳老师的“一文读懂CRNN+CTC文字识别”，其中的CTC原理的讲解部分是我见过最清晰易懂的，值得好好读一下。一：OCR识别流程 ?...三：CTC CTC的推导部分在白裳的文章中，贴上链接：白裳：一文读懂CRNN+CTC文字识别zhuanlan.zhihu.com ?...这里我谈一下我的理解：看CTC的训练过程，CTC在这个阶段其实不关心对齐，这一点从ctc_loss的表达式可看出 ?...所以我理解的CTC其实并不在意是否学习好了对齐这个过程，对齐只是寻找结果的一个手段，而CTC只在乎是结果，CTC是可以不需要对齐而能解码得到正确结果的方法。...CTC代码实现方式：这里用的keras，keras中ctc_batch_cost函数可以实现CTC：这里输入：args = (y_true, y_pred, pred_length, label_length

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CV学习笔记(二十一)：CRNN+CTC

这篇文章原理部分主要参考于白裳老师的“一文读懂CRNN+CTC文字识别”，其中的CTC原理的讲解部分是我见过最清晰易懂的，值得好好读一下。...三：CTC CTC的推导部分在白裳的文章中，贴上链接：白裳：一文读懂CRNN+CTC文字识别zhuanlan.zhihu.com 这里我谈一下我的理解：看CTC的训练过程，CTC在这个阶段其实不关心对齐...，这一点从ctc_loss的表达式可看出 CTC在训练时更多的考虑是将可能映射（去重、去空）出的标签包含的路径的概率之和来最大化(CTC假设每个时间片的输出是相互独立的，则路径的后验概率是每个时间片概率的累积...所以我理解的CTC其实并不在意是否学习好了对齐这个过程，对齐只是寻找结果的一个手段，而CTC只在乎是结果，CTC是可以不需要对齐而能解码得到正确结果的方法。...CTC代码实现方式：这里用的keras，keras中ctc_batch_cost函数可以实现CTC：这里输入：args = (y_true, y_pred, pred_length, label_length

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CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别

手写汉字的一些特点： ①基本笔画变化。印刷体汉字的笔画基本上是横平竖直，折笔（乛、乙、く）的拐角大都是尖锐的钝角、锐角或直角，因而折笔基本上可以看做是由折线段...

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寻觅肿瘤蛛丝马迹，液体活检未来可期--CTC

建立在免疫亲和原理上的 CTC 富集方法较为常用，它是利用特异性抗体与细胞表面抗原进行特异性结合来富集 CTC。...由于 CTC 富集纯度有限，且CTC的数目和表面标志物也在变化，通过对CTC 表面标志物检测，能够反映肿瘤发生发展的动态变化，并能很好地指导临床治疗。...复发转移和预后判断：术前术后CTC≥ 5个/7.5 mL外周血的胃癌患者 3 年无进展生存期和总生存期明显短于 CTC＜5个/7.5 mL 外周血的患者，术后 CTC 增加也提示胃癌患者复发转移。...疗效监测：一项6 000多例转移性去势抵抗性前列腺癌患者的Ⅲ期临床试验验，分析了每例患者8种不同的反应终点，结果发现，CTC0( 基线 CTC≥1；13 周后 CTC = 0) 和 CTC 转变组( 基线...CTC 的异质性及脱落入血在时间上的随机性，很难保证任何时间点的CTC 数目均与患者的疾病情况具有一致，难以确定CTC 的临界值或根据某次的检测结果得出明确结论。

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30分钟吃掉CRNN-CTC验证码识别

本范例我们使用经典的 CRNN+ CTC Loss 的OCR模型来识别验证码。我们通过导入一个叫 captcha 的库来生成验证码。我们生成验证码的字符由数字和大写字母组成。...preds = self.net(images) preds_log_softmax = F.log_softmax(preds, dim=-1) loss = F.ctc_loss...optimizer = torch.optim.AdamW(net.parameters(),lr = 2e-6) ) model.load_ckpt('ctc_crnn.pt...') model.fit( train_data = dl_train, val_data= dl_val, ckpt_path='ctc_crnn.pt', epochs...permute(1, 0, 2).argmax(dim=-1) preds = decode(output_argmax[0]) return preds model.load_ckpt('ctc_crnn.pt

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CNN+BLSTM+CTC的验证码识别从训练到部署

在简书的项目介绍中，作者介绍了CUDA和cuDNN版本的问题，目前我都是通过conda安装Tensorflow-GPU版本，没有出现什么问题，但是还是在这里列一...

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CNN+BLSTM+CTC的验证码识别从训练到部署

进行端到端的不定长验证码识别，代码中预留了DenseNet+BLSTM+CTC的选项，可以在配置中直接选用。...网格结构 predict-CPU predict-GPU 模型大小 CNN5+Bi-LSTM+H64+CTC 15ms 28ms 2mb CNN5+Bi-LSTM+H16+CTC 8ms 28ms 1.5mb...2）安装相关依赖（这一步Windows和Linux通用）可以直接在项目路径下执行pip3 install -r requirements.txt安装所有依赖，注意这一步是安装在全局Python环境下的，...sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run //获取执行权限 sudo ..../NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run –no-x-check –no-nouveau-check –no-opengl-files //安装驱动安装成功以后使用以下命令验证，

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序列模型3.9-3.10语音辨识CTC损失函数触发字检测

CTC 损失函数语音识别(Connectionist temporal classification) “Graves A, Gomez F.

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南京观海微电子---GH7006+CTC5.0_显示花屏实例分析

一、问题描述主板型号：FY5067-DY5D-A00主板电源：3.7V客户：恒通-钓鱼机IC型号:GH7006玻璃：CTC_5.0-RGB接口不良现象1：显示异常-亮线（如下图）；不良现象2：拔掉摄像头

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语音识别中的CTC算法的基本原理解释

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算法的计算细节。...CTC算法概念 CTC算法全称叫：Connectionist temporal classification。从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题。...[kaw1buijil.png] 图2 ctc预测结果示意图 CTC引入了blank（该帧没有预测值），每个预测的分类对应的一整段语音中的一个spike（尖峰），其他不是尖峰的位置认为是blank。...RNN+CTC模型的训练下面介绍在语音识别中，RNN+CTC模型的训练详细过程，到底RNN+CTC是如何不用事先对齐数据来训练序列数据的。...因此CTC方法中借用了HMM中的向前向后算法来计算。

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模型精度远超经典CTC

与此同时，一种名为 connectionist temporal classification（CTC）的自主技术已经帮助生产级识别器将自身延迟减半。...事实证明，这对创建 RNN-T 架构（最新发布版本采用的架构）来说是很重要的一步，RNN-T 可以看作是 CTC 技术的泛化。...SMLTA 模型最核心的概念是利用 CTC 模型的尖峰对连续音频流做截断，然后在每个截断的小语音片段上进行注意力建模。...这种模型利用了截断多级注意力对长句建模的优势，同时也解决了 CTC 模型的插入或删除错误对注意力模型的影响。此外，它采用的是一种局部注意力机制，因此能做到实时在线推断。...经过试验评估，我们发现在很多评估项目中，该方法在延迟和准确率方面远超基于 CTC 的传统模型。

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卷积神经网络与CTC解码在藏文识别中的应用研究

模型选择与设计：核心引擎当前主流的藏文识别模型主要基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结合，并采用连接主义时序分类（CTC）或注意力机制（Attention）作为解码器。...解码输出（CTC/Attention）：CTC：解决了输入（图像特征序列）与输出（文本标签序列）长度不一致的对齐问题。

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模型精度远超经典CTC

与此同时，一种名为 connectionist temporal classification（CTC）的自主技术已经帮助生产级识别器将自身延迟减半。...事实证明，这对创建 RNN-T 架构（最新发布版本采用的架构）来说是很重要的一步，RNN-T 可以看作是 CTC 技术的泛化。...SMLTA 模型最核心的概念是利用 CTC 模型的尖峰对连续音频流做截断，然后在每个截断的小语音片段上进行注意力建模。...这种模型利用了截断多级注意力对长句建模的优势，同时也解决了 CTC 模型的插入或删除错误对注意力模型的影响。此外，它采用的是一种局部注意力机制，因此能做到实时在线推断。...经过试验评估，我们发现在很多评估项目中，该方法在延迟和准确率方面远超基于 CTC 的传统模型。

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