端到端语音识别博客网站集锦【E2E】

一、Transformer

1.1 【NLP】Transformer详解

1.2 libpytorch的文档: pytorch C++版矩阵运算

1.3 机器学习面试之Attention

1.4 端到端语音识别框架

1.5 动态 Chunk Conformer 在线+离线混合 ASR 模型

1.6 Transformer详解 （矩阵运算讲得比较细致）

1.7 基于Transformer的高效、低延时、流式语音识别模型 （微软和腾讯合作的一篇e2e流式文章介绍）

1.8 https://github.com/xingchensong/speech-recognition-papers （端到端语音识别 几个方向上的paper）

1.9 2022年新一代kaldi团队技术输出盘点  （k2最新技术盘点）

1.10 语音基石模型Speech Foundation Models (语音自监督学习)

 

二、搜索

2.1 Beam Search（集束搜索/束搜索）

2.2 Beam Search 简介

2.3 详细介绍 Beam Search 及其优化方法

2.4 Greedy search与beam search