Nov, 2017

无监督领域分离网络的自适应算法用于强化语音识别

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TL;DR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。
unsupervised domain adaptationdeep neural network acoustic modelsprivate component extractorunsupervised environment adaptationautomatic speech recognition
发现论文，激发创造
  • 基于对抗学习的无监督领域自适应技术，用于提高语音识别的鲁棒性

    利用对抗性学习进行无监督适应性，采用神经网络和未分类的适应性数据解决了远程语音识别问题，相对于没有适应的模型，相对词错误率下降了 19.8%。

    Jul, 2018

  • 对抗式学习原始语音特征实现领域不变语音识别

    本文探讨了对抗训练在自动语音识别中应用的有效性，在使用 Domain Adversarial Neural Networks (DANNs) 在多个数据集上的实验结果表明，对抗训练能够有效地进行无监督领域自适应，从而强调了 DANNs 从原始语音学习领域不变特征的能力。

    May, 2018

  • 基于变分自编码数据增强的无监督领域自适应技术，用于提高语音识别鲁棒性

    本文采用基于自动选择属性变化的方法，通过对抗性学习和数据增强对源域语音数据进行协同变换以解决在鲁棒语音识别中遇到的训练 - 测试领域差异问题，实验表明将绝对词语误差率最多降低 35%。

    Jul, 2017

  • 使用数据模拟进行非监督噪声适应

    本文提出利用生成式对抗网络实现深度神经网络的非监督噪声自适应问题，成功地解决了训练 - 测试数据集之间的偏差，提高了语音增强模型的性能。

    Feb, 2023

  • 文本独立取证发言人识别的多源领域自适应

    本研究提出了基于领域对抗训练、差异最小化和矩匹配方法的三种新的自适应方法，以在多个声学领域中进一步提高自适应性能。实验表明，多种声学环境确实会影响讲话者识别性能，并且领域对抗训练、差异最小化和矩匹配自适应都能在多个声学领域中同时实现有效性能。

    Nov, 2022

  • 领域对抗神经网络

    本研究提出了一种针对领域自适应问题的新型表示学习算法，其中训练和测试数据来自类似但不同的分布，实验结果表明，我们的神经网络算法对领域适应具有更好的性能表现，而不管是标准神经网络还是支持向量机，即使是使用 Chen 等人提出的最先进的边缘化堆栈去噪自编码器的输入特征提取。

    Dec, 2014

  • 无监督的可解释解缩表示学习用于远程对话语音识别适应

    该论文提出了一种新颖的无监督自适应方法，通过学习利用目标领域的无标签数据和标记的领域外数据，合成标记数据，从而解决自然语言处理中对于各种语言和领域进行自然语言处理的需求。

    Jun, 2018

  • 深度神经网络无监督域适应

    本文介绍了现有的领域自适应方法的分析，提出了一种新的方法，证明了在不同领域中改进视觉识别任务的潜力，为领域自适应领域的进一步研究和发展开辟了机遇。

    Jul, 2023

  • 神经网络的领域对抗性训练

    本文提出了一种新的领域适应的表示学习方法，使用神经网络架构从源域的有标签数据和目标域的无标签数据中推断出训练的特征，该方法增加了标准层和一个新的反向梯度层，可以在文本情感分析、图像分类以及人员重新识别等任务中有效实现领域适应。

    May, 2015

  • 基于对抗神经网络的无监督领域自适应脑损伤分割

    该研究使用对抗神经网络进行无监督的领域自适应来训练一种分割方法，此方法更加稳健，并且不需要对测试领域进行任何注释，该系统在对两种头部 CT 数据进行测试时，得到的分割精度非常接近于有监督领域自适应的上限。

    Dec, 2016