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文章目录

      • 1. Wav2Vec 2.0
      • 2. Whisper
      • 2. WeNet

1. Wav2Vec 2.0

由Facebook AI Research(FAIR)于2020年提出的在语音方向里具有一定影响力的预训练模型。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2006.11477.pdf
项目地址:https://github.com/pytorch/fairseq

训练数据:62万小时未标注数据

结构:由FeatureEncoder和Encoder两个模块组成。
其中FeatureEncoder由7层卷机结构组成,Encoder就是Transformer。

乘积量化:把原来连续的特征空间假设是d维,拆分成G个子空间(codebook),每个子空间维度是d/G。然后分别在每个子空间里面聚类,一共获得V个中心和其中心特征。每个类别的特征用其中心特征代替。这样原来d维的连续空间,坍缩成了有限离线的空间[GxV],其可能的特征种类数就只有G*V个。

损失函数:由对比损失和多样性损失两部分构成。

虽然无监督预训练能产生高质量的语音表征,但它学不到语音到文本的映射,要学到语音到文本的映射只能靠微调

http://www.dtcms.com/wzjs/32897.html

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