Benchmark the CTC against a RNN-Transducer model

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説明

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コントリビューターガイド

調査方針

DeepSpeechの開発環境をセットアップします。CTCモデルとRNN Transducerモデルを理解します。ベンチマークスクリプトを作成し、トレーニング時間、推論速度、一般的なデータセットでの精度を測定します。結果を比較し、発見事項を文書化します。

技術スタック

pythontensorflow

領域

machine learningaiperformance

Issue 種別

調査

難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。

4

推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。

3-5日

活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。

アクティブ

明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。

調査が必要

前提条件

Deep Learning conceptsPythonTensorFlowSpeech recognition basics

初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。

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