檢索結果：共21筆資料 檢索策略： "Kuan-Yu Chen".eadvisor (精準)
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端到端語音辨識模型主要分為自迴歸 (Autoregressive)模型和非自迴歸 (Non-Autoregressive)模型。在近幾年的研究中，非自迴歸模型的表現除了已經超越自迴歸模型之外，兩者最…
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隨著注意力機制的發展，Transformer 與 Conformer 逐步佔據各個領域的頭 條版面，而他們通過與 CTC 的混合模型也在端對端語音辨識系統中大放異彩。 本文主要使用基於 Transf…
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近幾年來，隨著網路的發達，每天都有成千上萬張新圖片或新影片產生，如何快速檢索出我們需要的資料，儼然成為一個熱議的問題，而此類問題可統稱為「圖片檢索」。圖片檢索的意義在於找出與檢索(Query)相似或…
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本論文介紹了多個膾炙人口的語言模型，從傳統的N連語言模型(N-gram Language Model)、緩存語言模型(Cache Language Model)，到以神經網路為基礎的前饋神經網路語言…
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目前主要的自動摘要方法，可以分為抽取式摘要(extractive)與重寫式摘要 (abstractive)。在本文中，我們提出無監督學習以及監督學習且基於 BERT 的摘要 任務架構，首先，我們提出…
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抽取文本摘要是將原始文檔生成簡潔且信息豐富摘要的任務。為了實現這一目標，模型需要對提取文檔的重要部分有深刻的理解，同時避免所選部件之間信息過度重疊。二元交叉熵損失（BCELoss）已成為訓練句子級摘…
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近年來，多語言問答已經成為一項新興的研究議題，並引起了廣泛的關注。仰賴於各種基於深度學習的先進技術，面向英文及其他資源豐富的語言所開發的系統有著高度的發展，但面向資源匱乏的語言時，這些技術大多因為資…
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關鍵詞檢測系統是智慧裝置中重要的人機互動媒介。然而，要求關鍵詞檢測模型在少量參數的情況下，依然擁有著強健的性能表現，是非常具有挑戰性的。因此，在本論文中，我們設計了一個新穎的輕量化關鍵詞檢測模型-C…
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隨著自注意力機制的熱門，讓Transformer架構的模型成為現在的主流。而基於Transformer架構的模型，像是BERT、Roberta等等，藉由大量的資料和訓練任務做預訓練之後，就可以得到強…
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自動語音辨識的研究進展在近年有相當大的邁進。由於端到端語音辨識的發展，研究的門檻大幅的降低且可以在不需要額外的語言知識的情況下， 將前處理後的音訊輸入進辨識系統而不需要任何額外的轉換便可得到辨識結果…