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端到端语音识别建模在讲述语音识别建模之前，首先明确端到端语音识别的输入和输出。输入：目前端到端语音识别常用的输入特征为fbank。fbank特征的处理过程为对一段语音信号进行预加重、分帧、加窗、短时傅里叶变换（STFT）、mel滤波、去...
论文解读End-to-EndMultimodalEmotionRecognitionusingDeepNeuralNetworks基于深度神经网络的端到端多模态情感识别摘要：我们提出了一种使用听觉和视觉方式的情绪识别系统。我们利用卷积神经网络（CNN）从语音中提取特征，而对于视觉模态，则使用50层的深度残差网络（ResNet）。
论文解读End-to-EndMultimodalEmotionRecognitionusingDeepNeuralNetworks基于深度神经网络的端到端多模态情感识别摘要：我们提出了一种使用听觉和视觉方式的情绪识别系统。
论文摘要SCaLa:SupervisedContrastiveLearningforEnd-to-EndAutomaticSpeechRecognitionScala：用于端到端自动语音识别的监督对比学习作者：LiFu,XiaoxiaoLi,RunyuWang,ZhengchenZhang,YouzhengWu,XiaodongHe,BowenZhou...
端到端语音识别的输入和输出输入：主流的输入特征是fbank.一些论文中也用MFCC以及rawwaveform.fbank特征的处理过程一般是对一段语音进行进行预加重、分帧、加窗、短时傅里叶变换、mel滤波、去均值等。
论文主要贡献：1、提出了一种名为Listen,AttendandSpell(LAS)的神经网络结构，由listener和speller组成。listener是以fbank为输入的pyramidalRNNencoder，speller是基于attention的RNNdecoder，输出为建模…
最近微软的JinyuLi老师发表了一篇关于端到端语音识别进展的文章《RecentAdvancesinEnd-to-EndAutomaticSpeechRecognition》，这是一篇提交到APSIPATransactionsonSignalandInformationProcessing的受邀文章，文章系统性地给出了端到端语音识别的「技术进展」和「未来挑战」，这里简单…
和这种有很多阶段的流水线相比，端到端深度学习做的是，训练一个巨大的神经网络，输入就是一段音频，输出直接是听写文本。AI的其中一个有趣的社会学效应是，随着端到端深度学习系统表现开始更好，有一些花了大量时间或者整个事业生涯设计出流水线各个步骤的研究员(不只是语言识别领域...
本文提出的端到端方言语音识别模型充分发挥了残差CNN（ConvolutionalNeuralNetworks）和Bi-LSTM（Bi-directionalLongShort-TermMemory）分别在语音帧内和帧间特征提取的优势，并利用多头自注意力机制有效提取不同方言中特定方言音素信息构成语音发音底层特征，利用该方言...
因为科研项目需要，本人是2017年开始作为导师动手或者带学生做情感识别或者说表情识别任务。虽然几年来也发表了一些算好点的科研论文，我相信我知乎这篇文章可能更是读者想要的，这篇文章算是我从接触这个方向到目…