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文档简介

-TTS/SS语音合成，用于将输出文本再次翻译成语音2•将提取的特征转化为统计参数语音模型，并与其他模型进行比较•使用语法规则和某些声音同时出现的概率来帮助确定哪些单词序列是可能的FilteringFilteringExtractingAnalyzing3-文本预测器作为语言模型（通常是LSTM）-Joiner结合了编码器和预测器的输出-Linearlayer线性层和SoftmaxSoftmaxJoinerAudioEncoder4-编码器将输入序列映射到连续表示序列-解码器接收编码器和上一步的解码器输出，生成输出序列-处理长序列困难-难以并行化-对比实时流处理仅适用于离线模型©2023AchronixSemiconductorCorporation.ConfidentialInformatio6Achronix和Achronix和Myrtle.ai的ASR-1UCPU服务器加上Speedster7t1500PCI-Myrtle.AI提供的CPU和FPGA应用程序7AudioDecodePre-ProcessingRNN-TInferenceServerWebSocketServerASRDecoderASREncoder9©2023AchronixSemiconduct-与A100GPU相比减少了90%（<60毫秒端到端-可针对其他语言和自定义数据集重新训练©2023AchronixSemiconduct-非离线或者事后处理-非单个用户，嵌入式产品-低延时对于服务提供商来说是一个关键的指标©2023AchronixSemiconduct-它可以比其它的方案转录更多的实时语音流-流模式只能看到句子已经说出来的部分-流模式实时转录说出来的每个词，而不是播客-呼叫联络中心，自动填写表格-视频会议：实时字幕+翻译-语音个人助手-实时字幕©2023AchronixSemiconduct-一组转录中的错误百分比-正确率，我们通常用100-WER%表示-人也不能做到100%的正确率-一般来说ASR系统的错误率WER在-大部分的ASRAPI提供商出售的产品©2023AchronixSemiconduct-比如在Earnings-22这个数据集WER为17.6©2023AchronixSemiconduct-使用他们自己的数据集-加上我们开源的代码库©2023AchronixSemiconduct©2023AchronixSemiconduct-延迟降低到1/8-当前的吞吐量提高-完整产品的吞吐量©2023AchronixSemiconduct低延时语音流的性能低延时语音流的性能 -资本支出CAPEX-运营支出OPEXASR云

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