本研究提出了一种新的深度学习模型，结合了视觉提示信息和音频信号，采用双向长短时记忆网络进行特征集成，以提高噪声下语音信号增强的质量。

Jun, 2016

本研究探讨了将高速公路网络应用于训练小型印记的深度神经网络，结果发现其在语音识别领域的性能超过了常规的深度神经网络，同时也显著减小了模型的参数数量。

Dec, 2015

本研究提出了一种基于深度神经网络的语音增强和语音识别的联合训练方法，采用全批归一化架构有效地解决了训练难度和输入分布不稳定的问题，在各种数据集、任务和音频条件下均取得了优秀的效果。

Mar, 2017

本篇论文提出了一种新的 Shallow-Deep Attention-based Network (SDANet) 来对不同刺激下的 EEG 信号进行正确分类，它采用了 Attention-based Correlation Module (ACM) 来全局地发现听觉语音和 EEG 信号之间的关系，并且使用了 Shallow-Deep Similarity Classification Module (SDSCM) 基于浅层和深层学习得到的嵌入来决定分类结果。同时，还使用了多种训练策略和数据增强来提高模型鲁棒性，并在 Auditory EEG challenge 提供的数据集上进行了实验验证，结果表明该模型在匹配 - 不匹配轨迹方面比基线模型有显著的提升。

Mar, 2023

本文研究表明，深度神经网络在语音识别任务中比浅层网络和高斯混合模型表现得更好，这是因为它们具有提取具有鲁棒性的区分性内部表示的能力。此外，我们表明 DNN 不能推广到与训练样本差异显著的测试样本，但是，如果训练数据足够代表性，DNN 的内部特征相对于说话人差异、带宽差异和环境失真是相对稳定的。这种稳定性使得基于 DNN 的识别器在不需要显式模型适应或特征归一化的情况下表现得和基于 GMMs 或浅层网络的现有系统一样好甚至更好。

Jan, 2013

通过数据增强和监督对比学习框架，利用少量标注样本实现了对生物声学应用中的声音事件进行检测和分类的深度学习方法，并在 DCASE 挑战中获得了较好的性能。

Sep, 2023

本文提出了一种基于深度神经网络的非监督领域自适应技术，该技术通过训练既能执行音素分类，又能执行领域分类的 DNN 模型，并明确建模两个域之间的不同之处，可以在 CHiME-3 数据集上实现接近 11.08％的相对词错误率（WER）降低。

Nov, 2017

本文研究基于知识蒸馏的紧凑深度神经网络模型用于语音识别任务，并通过序列训练和适应进一步提高模型的准确率。在 AMI 会议语音识别语料库上的实验结果表明，该方法显著提高了模型的准确性，同时减小了模型参数规模与识别准确率之间的差距。

Aug, 2016

本文提出了一种称为 “深度聚类” 的深度学习框架，通过使用光谱图嵌入进行声源分离，从而实现类无关的信号分离，大大降低了领域分割成本，并且不依靠类别给出类标签，具有将不同源集合的潜力。

Aug, 2015

本文提出了一种用于噪声环境下语音自动识别的新型深度循环神经网络模型，结合了深度神经网络和双向长短期记忆网络，在华尔街日报数据集上相较于传统深度神经网络模型提高了近 8%。

Apr, 2015