Conformer 模型

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ASR Conformer模型论文及代码分析 - 知乎 - 知乎专栏
Conformer是Google在2020年提出的语音识别模型，基于Transformer改进而来，主要的改进点在于Transformer在提取长序列依赖的时候更有效，而卷积则擅长提取局部特征，因此将卷积应用于Transformer的Enco… 展开
1. Conformer模型
1.1 Multi-Headed Self-Attention Module
首先应用了一个来自于Transformer-XL的multi-headed self-attention (MHSA)，具体来说是一个相对正弦位置编码（relative sinusoidal positi… 展开
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2. 实验
2.1 数据
本文在有970小时标注数据的LibriSpeech上评估模型，同时用了额外的800M文本数据训练语言模型。声学特征部分采用了80维的Fbank，窗长是2… 展开
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26:23
【63rd】马卡龙模型Conformer-用于语音识别的卷积增强型变换器
bilibilikKo老师已浏览 1898 次2022年2月23日
3. 结论
本文中，作者将CNN和Transformer结合而成Conformer，并通过实验对比了各个改进的效果，最终模型在LibriSpeech test/testother测试集上获得了1.9%和3.9%的WER，是当时 … 展开
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组织和汇总搜索结果
Conformer模型是一种结合了Transformer的自注意力机制和CNN卷积模块的混合模型，旨在提高语音识别任务的性能。它通过自注意力捕捉全局上下文信息，同时利用卷积模块有效捕获局部特征，达到更好的性能平衡。
aliyun.com+3
4 来源
【文献学习】Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech ...
文章介绍了Conformer模型，这是一种结合了Transformer的自注意力机制和CNN卷积模块的混合模型，旨在提高语音识别任务的性能，通过自注意力捕捉全局上下文信息，同时利用卷积模块有效捕获局部特征。
阿里云
https://developer.aliyun.com/article/1577359
Conformer: 高效且灵活的Transformer架构实现 - CSDN博客
Conformer结合了Transformer和卷积神经网络（CNN）的优点，为语音识别和自然语言处理任务提供了一种高效且性能优异的解决方案。 Conformer的核心在于将Transformer的自注意力机制与CNN的局部感受野相结合。这种设计在保持Transformer对长距离依赖的捕捉能力的同时，利用CNN提升模型对局部特征的敏感度，从而达到…
CSDN
https://blog.csdn.net/gitblog_00100/article/details/137860146
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+ 另外 2 个
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Conformer模型的结构和特点 - 网易伏羲
Conformer是一种基于自注意力机制的序列模型，它在语音识别、语言建模、机器翻译等任务中取得了优异的性能。 Conformer模型的设计灵感来自Transformer模型，但在一些方面进行了改进，使得它更加适用于序列建模任务。本文将详细介绍Conformer模型的结构和特点。
网易
https://fuxi.163.com/database/1091
ASR Conformer模型论文及代码分析 - 知乎 - 知乎专栏
Conformer是Google在2020年提出的语音识别模型，基于Transformer改进而来，主要的改进点在于Transformer在提取长序列依赖的时候更有效，而卷积则擅长提取局部特征，因此将卷积应用于Transformer的Encoder层，同时提升模型在长期序列和局部特征上的效果，实际证明，该方法确实有效，在当时的LibriSpeech测试集上取…
知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/412005303
CSDN博客
https://blog.csdn.net › article › details
Conformer（cnn+transformers）论文详解 - CSDN博客
在本文中，提出了一种称为Conformer的混合网络结构，以利用卷积运算和自关注机制来增强表示学习。 Conformer 源于特征耦合单元（FCU），它以交互方式融合不同分辨率下的局部特征和全局表示。
知乎专栏
https://zhuanlan.zhihu.com
[细读经典]Conformer: 用卷积增强的transformer来做ASR - 知乎
新模型命名为 conformer ，其在 librispeech 这个经典数据集合上，可以达到： wer是2.1%=test-clean, 4.3%=test-other；如果再加上一个语言模型，则wer是1.9%=test-clean，以及3.9%=test …
知乎专栏
https://zhuanlan.zhihu.com
新模型！Conformer！Transformer与CNN的超强融合！中科院、鹏 …
Conformer是CNN和Transformer第一个并行的混合网络，通过特征耦合模块 FCU 在每个阶段的局部特征和全局特征都会进行交互，使得Conformer兼具两者的优势。在分类上，以更小的参数 …
CSDN博客
https://blog.csdn.net › article › details
Conformer:用于语音识别的卷积增强Transformer
2024年8月14日 · 本次更新，为开发者们带来了基于端到端语音识别模型 Conformer 的中英文混合语音识别方案，通过命令行和Python可以快速体验，也可以根据 PaddleSpeech 模型训练方案定制与业务场景相关的...
Conformer 模型的图片

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zhuanlan.zhihu.com
Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition - 知乎
assemblyai.com
Conformer-1: a robust speech recognition model
blog.csdn.net
语音论文阅读(Conformer：基于卷积增强的Transformer语音识别模型)_conformer模型-CSDN博客
zhuanlan.zhihu.com
58同城AI Lab在WeNet中开源Efficient Conformer模型 - 知乎
t.cj.sina.com.cn
突破！百度发布基于历史信息抽象的流式截断conformer建模SMLTA2__财经头条
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arXiv.org
https://arxiv.org › abs翻译此结果
Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech …
2020年5月16日 · To this regard, we propose the convolution-augmented transformer for speech recognition, named Conformer. Conformer significantly outperforms the previous Transformer …
CSDN博客
https://blog.csdn.net › article › details
Conformer: Convolution-augmented Transformer for …
2021年10月28日 · 在本文中，提出了一种称为Conformer的混合网络结构，以利用卷积运算和自关注机制来增强表示学习。Conformer源于特征耦合单元（FCU），它以交互方式融合不同分辨率下的局部特征和全局表示 …
知乎专栏
https://zhuanlan.zhihu.com
Conformer: 卷积增强的Transformer - 知乎 - 知乎专栏
参考文献[1]中提出的conformer是用卷积去加强Transformer在语音识别领域的效果。而参考文献[2]则是用注意力机制去增强卷积网络的效果。下面，我们先来看一下conformer是如何做的。
博客园
https://www.cnblogs.com › ai-mr-jin › articles
昇腾AI行业案例（七）：基于 Conformer 和 Transformer 模型的中 …
2025年1月20日 · 1. Conformer 模型. Conformer 是一种结合了卷积神经网络（CNN）和 Transformer 结构的混合模型，专门设计用于处理序列数据，如语音信号。其核心在于能够同时 …
CSDN博客
https://blog.csdn.net › article › details
Conformer论文以及代码解析（上） - CSDN博客
2023年8月10日 · Conformer论文提出了结合卷积和Transformer优点的网络结构，通过Feature Coupling Unit(FCU)融合局部与全局特征，解决了卷积网络捕捉全局特征不足和Transformer忽视局部特征的问题。
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