我试图了解 RNN Transducer 如何使用地面实况标签进行训练。就 CTC 而言，我知道该模型是使用损失函数进行训练的，该函数总结了地面真实标签所有可能对齐的所有分数。
但在 RNN-T 中，预测网络必须接收最后一步的输入才能产生类似于“教师强制”方法的输出。但我的疑问是，地面实况标签是否应该转换为所有可能的带有空白标签的对齐方式，并通过“教师强制”方法将每个对齐方式馈送到网络？
machine-learning recurrent-neural-network ctc
ctc ×1
machine-learning ×1
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