简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。LSTM已经在科技领域有了多种应用。基于LSTM的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人、...

LSTM是一种循环神经网络模型，其全称为“长短时记忆网络”（LongShort-TermMemoryNetwork）。它是RNN的一种改进形式，在解决传统RNN在处理序列数据时会出现梯度消失或梯度爆炸等问题方面表现更加优异。LSTM模型的核心是由门...

CNN的语音识别的特征（feature）通常是是频谱图（spectrogram），类似图片识别的处理方式。同样也可以利用filtersize，基于过去和未来的信息判断当前内容。但由于size固定，longdependence方面不如LSTM。不过CNN可以同一信息用不同...

语音识别一般包括声学模型和语言学模型。声学模型将特征识别为因素，现在用lstm进行声学建模效果比较好；语言学模型将因素转换为英文或者中文，用的一般是n-gram。声学模型没啥特别的，主要是语言模型的wfst，如果不加处理无法确...

这使他们能够更好地捕获数据中对手头任务很重要的模式和关系。总体而言，LSTM是一个强大的工具，适用于需要模型长时间记住过去信息的任务，并且已经在广泛的任务上取得了成功，包括语言翻译、语言建模和语音识别。

而针对卷积神经网络CNN或者LSTM来说，还需要researcher辛辛苦苦想算法，上万小时语音）。否则，当网络层数太多了之后，ReLU……），或者只能收敛到一个次优的局部最优解，我们应该加入两个甚至更加关键的元素。但是我们现在再...

该项工作聚焦于使用LSTM进行语音识别的场景，结合深度压缩（DeepCompression）、专用编译器以及ESE专用处理器架构，在中端的FPGA上即可取得比PascalTitanXGPU高3倍的性能，并将功耗降低3.5倍。而此前...

唤醒率：将连续语流中存在的唤醒词检测出来，这个和语音识别的识别率有一定的相似性误唤醒率：连续语音中不存在唤醒词，但是将一些其他语音误判为唤醒关键词常用的实现方式：dnn+hmm(深度神经网络+隐马尔科夫模型)，lstm+...

唤醒率：将连续语流中存在的唤醒词检测出来，这个和语音识别的识别率有一定的相似性。误唤醒率：连续语音中不存在唤醒词，但是将一些其他语音误判为唤醒关键词。常用的实现方式：dnn+hmm(深度神经网络＋隐马尔科夫模型），lst...

OpenAI团队在此基础上提出预训练模型GPT，把LSTM替换为transformer来训练语言模型，在应用到具体任务时，与之前学习词向量当作特征的方式不同，GPT直接在预训练得到的语言模型最后一层接上softmax作为任务输出层，然后再对模型进行...