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
B,D
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
内容
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高斯混合模型在语音识别中的作用是？（） A: 表示音素之间的概率转移 B: 用来表示一个音素的多维数值分布 C: 用来区分不同的音素 D: 评估HMM算法的优劣
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HMM算法是一种生成式模型，CRF是一种判别模型，两者都可以用于序列标注（）
- 2
强化学习的基础模型是（）模型 A: 马可夫决策 B: 贝叶斯 C: HMM D: 最大后验概率
- 3
下列模型属于机器学习生成式模型的是（ ）。 A: 隐马尔科夫模型(HMM) B: 深度信念网络(DBN) C: 马尔科夫随机场(Markov Random Fields) D: 朴素贝叶斯
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属于深度学习的方法的是（ ）。 A: CRF B: HMM C: word2vec D: 正向最大匹配法则