May, 2017

提高口语理解的 ASR 错误管理

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TL;DR介绍了一种基于神经网络的自然语言处理方法，用于识别语音识别中的错误和改进语音理解系统的性能。实验结果表明，该方案可以显著降低概念 / 值错误率，并且结合基于条件随机场的 SLU 方法和神经编码器 / 解码器注意力机制，可以识别出置信度区间和不确定性的语义输出片段，进而决定适当的错误处理措施。
automatic speech recognitionspoken language understandingerror detectionneural approachconcept/value error rate
发现论文，激发创造
  • 对比学习：提高口语理解的 ASR 鲁棒性

    本文提出了一种利用对比目标、监督对比学习和自蒸馏相结合的方法来学习对语音识别中的错误具有鲁棒性的话语表示，并进一步增强了其泛化能力。在三个基准数据集上的实验表明了我们提出的方法的有效性。

    May, 2022

  • 通过上下文学习和词混淆网络实现 ASR 鲁棒性口语语言理解

    通过使用自动语音识别系统的网络输出来弥补语音模糊性，增强口语语言理解的结果，通过对置信网络的词语混淆进行实验，研究大型语言模型对嘈杂的语音转录本的鲁棒性，探讨在不同自动语音识别性能条件下的影响因素。

    Jan, 2024

  • 具有 ASR 错误的对话式交互中的稳健非结构化知识访问

    该研究的主要目的是通过使用自动语音识别 (ASR) 中的错误模拟器实现对清洁训练文本进行随机破坏，从而提高口头语言理解 (SLU) 的鲁棒性，结果表明该方法可以显著提高知识选择及分类产生的结果。

    Nov, 2022

  • 在超低资源环境下创建口语对话系统

    自动语音识别（ASR）系统是一项关键技术，用于设计各种应用程序，尤其是智能助手，如 Alexa。本文着重于低资源语言 Flemish 的 Intent 分类任务，通过在语音级别和音素转录级别应用不同的数据增强技术，改进了现有模型的性能。

    Dec, 2023

  • 利用大型语言模型攫取 ASR 不确定性

    利用 n-best 列表提示方法，我们改善了基于大型语言模型的口语理解任务，使其能够更好地理解口语意图并应用于基于语音的应用。

    Sep, 2023

  • 自监督语音和语言模型预训练的半监督口语理解

    本文提出了一种基于半监督学习的、使用预先训练的端到端自动语音识别（E2E ASR）和自监督语言模型（如 BERT）进行微调的通用语义理解框架，该框架可从转录或未转录的语音中直接学习语义来解决一些 SLU 模型中的问题，如 ASR 错误、意图预测而不是词槽预测以及在大量训练数据不足的情况下训练。实验结果表明，该框架对于语义理解可以与使用 Oracle 文本作为输入的模型相媲美，具有良好的环境噪声鲁棒性，并且在训练集有限的情况下也能达到较好的效果。

    Oct, 2020

  • ASR 纠错和语言理解的联合上下文建模

    该研究提出了一种多任务神经网络方法，通过对话系统中的语音识别输出进行上下文语言纠正和语言理解以改善两个任务的性能，从而提高自动语音识别的质量。

    Jan, 2020

  • 利用 ASR N-best 假设来提高口语理解

    本文介绍了一些简单而有效的模型，以从自动语音识别模块获取的 N（N 为一个任意数）-best 解释中共同挖掘语音信号的语义信息，提高现代口语理解系统的性能。

    Jan, 2020

  • 语音到语义：通过全神经接口共同改进 ASR 和 NLU

    本文研究基于语音指令的自然语言理解问题，提出了一种端到端联合 SLU 模型，可以提取语音中自然语言指令及相关的归属槽位参数或命名实体，并且能够在硬件受限的设备上运行，提高隐私保护并降低服务器成本。

    Aug, 2020

  • 低资源口语理解元辅助学习

    本论文提出了一种基于元辅助学习的 ASR 和 NLU 联合训练方法，通过利用丰富的语音手动转录数据来提高低资源 SLU 任务的性能，无需访问任何语义注释，该算法的效率在公共 CATSLU 数据集上得到了证明。

    Jun, 2022