CTC方法可以追溯到 2006 年，在 Swiss AI 研究所 IDSIA 论文上有记载，百度研究所开发的 WARP-CTC 就基于 CTC 方案，但是改进了其自身的语音识别功能，CTC 方法包括复发性神经网络 (RNNs)，在深度学习的 AI 上越来越常用，复发性神经网络已经被证实可以在嘈杂的环境下很好的运行。当前可用的一些 CTC 实现通常要求大量的内训或者是慢十到几百倍，百度研究所首席科学家 Andrew Ng 称他的研究主要是人工神经网络如何在图形处理单元 (GPUs) 上运行，让 WARP-CTC 实现对 GPUs 和 x86 CPUs 的支持。
Facebook、Google以及Microsoft 等等一些大科技功能都相继开源了他们的 AI 软件，当前 Facebook 还分享了其 AI 服务器硬件设计，百度也往前迈出一大步，为学术论文做贡献，目前已经有大量的 AI 软件开源，百度研究所之前开发的进度一直比较缓慢，所以现在把代码共享出来，希望通过机器学习社区继续提升 WARP-CTC。
百度硅谷AI研究所今天开源了百度基于Apache协议的关键人工智能 (AI) 软件 WARP-CTC，GitHub地址如下：
//github.com/baidu-research/warp-ctc
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