下列属于语音识别端到端模型的有：
A: GMM-HMM
B: Transducer
C: RNN-HMM
D: Attention
A: GMM-HMM
B: Transducer
C: RNN-HMM
D: Attention
举一反三
- 近年来,HMMs(隐马尔可夫模型)大量应用于语音识别领域主要是由于以下哪些原因?() A: HMM最适合用于表示语音信息 B: HMM基于严格的数学理论基础。 C: HMM可通过大量真实语音数据上的训练过程生成。
- 下列关于语音智能的说法错误的是? 端到端的语音识别方法具有鲁棒性低，容易受到杂音影响的缺点|语音识别方法中的统计机器学习模型通过状态空间搜索实现语音识别|语音识别方法经历了“模板匹配—基于统计机器学习模型—深度学习”的过程|传统的语音识别模型使用GMM-HMM建立声学模型，后来被深度神经网络取代
- 下列关于语音智能的说法错误的是 A: 端到端的语音识别方法具有鲁棒性低，容易受到杂音影响的缺点 B: 语音识别方法经历了“模板匹配—基于统计机器学习模型—深度学习”的过程 C: 语音识别方法中的统计机器学习模型通过状态空间搜索实现语音识别 D: 传统的语音识别模型使用GMM-HMM建立声学模型，后来被深度神经网络取代
- 下列关于语音智能的说法错误的是 A: 端到端的语音识别方法具有鲁棒性低，容易受到杂音影响的缺点 B: 语音识别方法经历了“模板匹配—基于统计机器学习模型—深度学习”的过程 C: 语音识别方法中的统计机器学习模型通过状态空间搜索实现语音识别 D: 传统的语音识别模型使用GMM-HMM建立声学模型，后来被深度神经网络取代
- 下列关于语音智能的说法错误的是 A: 端到端的语音识别方法具有鲁棒性低，容易受到杂音影响的缺点 B: 语音识别方法经历了“模板匹配—基于统计机器学习模型—深度学习”的过程 C: 语音识别方法中的统计机器学习模型通过状态空间搜索实现语音识别 D: 传统的语音识别模型使用GMM-HMM建立声学模型，后来被深度神经网络取代