基于WFST的解码器
WFST的基本操作 WFST是基于半环代数理论的,详细的半环理论可以看上面Mohri的论文或者找其它资料学习。简单的一个半环代数结构定义为 ,它包含元素集合K,两个基本操作和两个基本单元。...合并操作 合并操作用于将两个WFST合并成,合并可以用于存在多个WFST时,将它们合并到一个WFST,用于语音识别中。...如下,将A和B 组合操作 组合操作用于合并不同层次的WFST,用于将前一个WFST的输出符号同后一个WFST的输入符号做合并,生成由前一个WFST的输入符号到后一个WFST输出符号的状态机。...假设WFST A中有一条转移弧,输入x,输出y,权重是a;WFST B中有一条转移弧,输入是y,输出是z,权重是b,那么A和B的组合后,就会生成一条输入是x,输出是z,权重为ab。...下图为对a和b做组合操作 确定化操作 确定化操作用于去除WFST的冗余,对于WFST的每一个状态,它的每一个状态对于同一个输入符号,只有一个转移弧。
来源 | reddit 作者 | Saksham Goyal 编辑 | 代码医生团队 图形变压器网络(GTN)是带有加权有限状态传感器(WFST)的开源框架,加权有限状态传感器(WFST)是一种功能强大且表现力强的图形...就像PyTorch一样,GTN为WFST提供了一个框架。GTN用于有效地训练基于图的机器学习模型,并在手写识别,语音识别和自然语言处理等应用程序中组合不同的信息源。...但是有了这个新的框架,研究人员可以在训练时动态地使用WFST。因此,整个系统可以更有效地从数据中学习和改进。 由于缺乏易于使用的框架,使用基于功能图的数据结构构建ML模型具有挑战性。...WFST的结构与数据学习相结合,可以使ML模型长期保持模块化,更准确和轻便。 GTN使构造WFST,可视化和执行操作变得容易。只需调用gtn.backward,就可以为参与计算的任何图形计算梯度。
从长远来看,WFST与数据学习相结合有可能使机器学习模型更加精确、模块化和轻量化。...WFST数据结构通常用于结合不同信息源的信息,如存在于语音识别、自然语言处理和手写识别等应用中的信息。...GTN工作原理类似PyTorch,简单易上手 通过使用 GTN ,研究人员可以轻松地构建WFST,并将其可视化,在其上执行操作。...上图是WFST卷积层和传统卷积层的对比,可以看出,在参数量和时间复杂度都得到了大幅度降低的同时,性能得到了一定的提升。...提出了卷积WFST层可以把底层的表征映射到更高级别的表征。 通过实验阐述了使用WFSTs用于语音和手写识别的有效性。
一个通过WFST的路径需要一串输入符号,并生成一串输出符号。解码方法将CTC标签、词典和语言模型作为独立的WFST。...各个WFST的构建描述如下。虽然是以英语为例,但同样的程序也适用于其他语言。 语法。语法WFST对语言/领域中可允许的单词序列进行编码。...图4所示的WFST代表一个玩具语言模型,它可以生成两个句子 "你怎么样 "和 "它怎么样"。WFST的符号是单词,弧形权重是语言模型的概率。...有了这个WFST表示,CTC解码原则上可以利用任何可以转换为WFST的语言模型。语言模型WFST表示为G。 图4 语法(语言模型)WFST的示例 弧的权重是给定前一个词时发出下一个词的概率。...首先生成词典和语法的WFST组合。然后,在组合中执行两个特殊的WFST操作,即确定化和最小化,以压缩搜索空间,从而加快解码速度。生成的WFST LG语言图再与Token WFST组成,最后生成搜索图。
如果一个WFST从任意状态出发的跳转的权重之➕运算为1,那就说这个WFST满足stochastic性质,在一个满足stochastic性质的图上解码,解码效率要高一些。
'python is great') 其他应用 在语音识别和自然语言的理解中有着非常重要的作用,特别是加权的有限状态机传感器(Weighted Finite State Transducer,简称WFST...),和离散的马尔科夫链模型一致 WFST的特殊性在于:有限状态机中的每个状态由输入和输出符号定义 ?...image.png WFST中的每一条路径就是一个候选句子,概率最大的句子就是识别结果,算法的原理就是动态规划
但语音识别技术的发展日新月异,新的理论和方案不断出现,读者除了掌握基本原理,也亟须了解语音识别最新的前沿技术,例如加权有限状态转换器(WFST)、端到端(E2E)语音识别等。...; 既有语音采集、声学特征介绍,又有声学模型和语言模型讲解,循序渐进,图文并茂,深入浅出; 系统介绍经典算法、前沿技术和应用实践,涵盖语音识别全貌,包括GMM-HMM、DNN-HMM和E2E框架,以及WFST
1910.10032.pdf 代码:https://github.com/kaldi-asr/kaldi/tree/master/src/cudadecoder 这篇论文提出了一种经过优化的加权式有限状态变换器(WFST...在这项研究中,研究者提出了一种全新的加权式有限状态变换器(WFST)实现,其可使用 GPU 和英伟达的 CUDA 编程语言为语音识别任务提供高速解码。...并行维特比解码 并行式 WFST 解码器通常会遵照串行解码器中的典型操作顺序:对于声学模型(AM)后验的每一帧,该解码器可基于帧值处理发射弧(标签非零的弧),再处理任何非发射弧链,最后执行剪枝。...给定解码 WFST T = (Σ, Ω, Q, E, ...)
- - 2.1 主流的语音识别解码器为(WFST):该解码器把语言模型和声学模型集成为一个大的网络,大大的提高了解码速度。
vivo自研语音识别流式推理引擎整个引擎包括四部分:1.wenet解码器,包括前端处理(特征、VAD等)->encoder->语言模型(wfst)->decoder流程;2.数据调度,动态batching...另外针对语言模型(wfst)优化:语言模型的lattice-faster-decoder过程有千万/秒的小对象内存申请(ForwardLink和BackpointerToken),通过将小对象合并大对象的池化方案...,一次wfst的search从14ms减少到5ms;线程模型优化。
(ME),指数分布族(EFD),贝叶斯网络(BN),马尔可夫随机场(MRF),动态图模型(DBN),隐马尔可夫模型(HMM),条件随机场(CRF),最大熵马尔可夫模型(MEMM),加权有限状态自动机(WFST...后面我们会看到,这里的BN和DBN实际上都是WFST模型的一个特例,更一般的形式我们在后面马上介绍,另外这里的共享参数延展特性在后面的CRF模型中同样应用到,可对照着来理解。...2.1.3 WFST 无论是静态图还是作为其周期延拓的动态图,绕不开的一点是,在有序产生变量的过程中,对可能的分支状态的描述无能为力,对所有变长序列统一空间的概率分布函数无法估计。...这便是WFST的存在理由,对一个稳定的时序系统,不考虑时长,系统的运行可以看作状态X输入=输出X新状态的循环,这样可以完美解决上面的建模问题。表达式如下: ?...学习和工作中无数次碰到ME,EFD,BN,MRF,DBN,HMM,CRF,MEMM,WFST,Chomsky Grammar等等,对其中来龙去脉,相互关系颇为疑惑和着迷。
书中也对语言模型和解码器,就是基于WFST的解码器做了很详细的介绍。 整本教材对基础部分也花了比较多的篇幅来介绍。
640ms , GPU: Tesla V100-SXM2-32GB,CPU:80 Core Intel(R) Xeon(R) Gold 6271C CPU@ 2.60GHz 个性化识别方案 基于 WFST...例如交通报销场景,针对通用语音识别对 POI 、日期、时间等实体识别效果差,通过基于 WFST 的个性化识别可以提升识别的准确率。
语音模型中用的比较多的技术是WFST,通过搜过WFST的图,可以得到对应这个音素发音的概率最高的句子,最终形成语音识别结果的文本。
熟悉语言模型技术,熟悉WFST相关算法和在ASR上的应用,在大规模语料上训练过语言模型 4.
4、 解码传统的语音识别解码都是建立在WFST的基础之上,它是将HMM、词典以及语言模型编译成一个网络。解码就是在这个WFST构造的动态网络空间中,找到最优的输出字符序列。...尽管end-to-end的声学模型中已经包含了一个弱语言模型,但是利用额外的语言模型仍然能够提高识别性能,因此将传统的基于WFST的解码方式和Viterbi算法引入到end-to-end的语音识别系统中也是非常自然的
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