语言模型lstm训练（ngram语言模型训练）
摘要：
2、训练语音识别用的LSTM语言模型用theano还是tensorFlow,哪个好用...... 本篇目录：
RNN的研究发展过程
1、这就是RNN根据前面N个token来预测第N+1个token的过程。之所以RNN可以预测第N+1个token，是因为hidden state包含了前面N个token的信息。
2、细胞体内有膜电位，从外界传递过来的电流使膜电位发生变化，并且不断累加，当膜电位升高到超过一个阈值时，神经元被激活，产生一个脉冲，传递到下一个神经元。为了更形象理解神经元传递信号过程，把一个神经元比作一个水桶。
3、从最开始的词嵌入、word2vec，到RNN、GRU、LSTM等神经网络模型，再到最近的注意力机制、预训练语言模型等等。伴随着深度学习的加持，自然语言处理也迎来了突飞猛进。 接下来，我将介绍自然语言处理与深度学习结合后的相关进展。
训练语音识别用的LSTM语言模型用theano还是tensorFlow,哪个好用...
1、Theano的一个优势在于代码是在计算时生成并编译的，所以理论上可以达到更高的速度（不需要运行时的polymorphism，而且如果写得好的话可以fuse kernel），但是因为是学术实现，没有花大精力在优化上面，所以实际速度并不占优势。
2、TensorFlow支持的上层语言也在逐渐扩大，对于不同工程背景的人转入的门槛正在降低。因此，对于刚入行深度学习的小白，TensorFlow是一个非常好的选择，掌握TensorFlow对以后的求职发展很有帮助。
3、由于TensorFlow被使用的情况最多，所以其框架的成熟度绝对是第一的。在Google的白皮书上写道，Google内部有大量的产品几乎都用到了TensorFlow，如搜索排序、语音识别、谷歌相册和自然语言处理等。
训练语音模型的步骤
1、训练语音模型需要使用特定的软件和硬件工具。以下是一些可能有用的步骤：选择合适的语音识别软件目前，有许多不同的语音识别软件可用于训练语音模型。其中一些开源软件包括Kaldi、DeepSpeech和Sphinx等。
2、可进行发音练习，原则上是先发元音a、u、i，然后发辅音b、p、m等，然后进行复合音的训练如ma、ba、pa等；当患者已经能够准确的发音后，可进行完整字、词的训练，如shuang、gei等字词的跟读、复读、纠错。
3、语音采集：这是语音识别过程的第一步，也是非常关键的一步。在这一步中，我们需要使用麦克风等设备来收集声音。麦克风会将声音转换成电信号，这些电信号会被传送到后续处理步骤中。
4、需要进行语音识别模型的训练，即对系统进行“学习”。系统会要求用户朗读一些语音，在听到提示后进行朗读即可。最后开始语音控制。可以说出一些常用的指令，例如：“导航到北京天安门广场”、“调整空调温度为25度”等等。
5、第一阶梯：咬字准确，吐字清晰。第二阶梯：用气发声，改善音质。第三阶梯：加大共鸣，美化音色。第四阶梯：以声传情，声情并茂。以上4个阶梯不是一种严格意义的由上至下、循序渐进的关系。
6、这一步骤有助于提高语音合成的准确性和音质。选择合适的语音合成技术：根据需要选择适合的语音合成技术。目前，有多种语音合成技术可供选择，包括文本到语音技术和样本生成技术。
语言模型介绍
1、unigram（一元模型）最简单的模型，假定所有词互相独立，相当于0st order假设，不考虑单词之间的顺序。
2、关于语言模型的介绍 语言模型是根据语言客观事实而进行的语言抽象数学建模，是一种对应关系。语言模型与语言客观事实之间的关系，如同数学上的抽象直线与具体直线之间的关系。
3、GPT是通过Transformer来训练语言模型，它所训练的语言模型是单向的，通过上文来预测下一个单词 BERT通过Transformer来训练MLM这种真正意义上的双向的语言模型，它所训练的语言模型是根据上下文来预测当前词。
4、语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度（Perplexity）来衡量。交叉熵的意义是用该模型对文本识别的难度，或者从压缩的角度来看，每个词平均要用几个位来编码。
到此，以上就是小编对于ngram语言模型训练的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
