研讨会预告 | 使用 Transducer 模型优化语音识别结果
在 asr 自动语音识别领域，基于 ctc 的声学模型不再需要对训练的音频序列和文本序列进行强制对齐，实际上已经初步具备了端到端的声学模型建模能力。但是 ctc 模型进行声学建模存在着两个严重的瓶颈，一是缺乏语言模型建模能力，不能整合语言模型进行联合优化，二是 ctc 有一个不合理的假设：标签相互独立，这个基本假设与语音识别任务之间存在着一定程度的背离，因为在语言系统中存在语境的上下文关系。因此针对 ctc 的不足，transducer 模型可以弥补这种不合理的假设，解决 ctc 的问题。
3 月 9 日，nvidia 企业开发者社区经理李奕澎将面向有 nlp 和 speech ai 开发需求的开发者，在本次研讨会中重点讨论 transducer 模型，并通过代码来训练和评估 transducer 模型。
transducer 模型在自动语音识别中的应用 – nvidia nemo 代码解析
3 月 9 日，星期四，20:00 - 21:30
主要内容：
本次网络研讨会主要面向有 nlp 和 speech ai 开发需求的开发者。通过本次网络研讨会，您可以获得以下信息：
transducer 介绍
transducer loss 的优势和局限
transducer 的模型架构
contextnet 的模型架构
transducer 模型的训练和评估
演讲嘉宾
李奕澎 | nvidia 企业开发者社区经理
拥有多年数据分析建模、人工智能自然语言处理开发经验。在自动语音识别、自然语言处理、语音合成等对话式 ai 技术领域有丰富的实战经验与见解。曾开发法律、金融、保险文档中基于实体抽取的智能问答系统，曾开发基于 nlp 知识抽取，kg 知识图谱的建立的科研文档智能检索系统。
参与方式
识别二维码注册本次研讨会
相关资料
识别二维码了解 nvidia nemo 更多信息
点击 “阅读原文” 或扫描下方海报二维码，即可免费注册 gtc23，在 3 月 24 日 听 openai 联合创始人与 nvidia 创始人的炉边谈话，将由 nvidia 专家主持，配中文讲解和实时答疑，一起看 ai 的现状和未来！
原文标题：研讨会预告 | 使用 transducer 模型优化语音识别结果
文章出处：【微信公众号：nvidia英伟达】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
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