Apr, 2018

通过对音频嵌入进行对抗学习映射关系实现完全无监督的音素识别

PDF
TL;DR本文提出一种利用生成对抗网络进行无监督音素识别的方法，并取得了 36% 的准确率。
unsupervised discoveryacoustic tokensphoneme recognitiongenerative adversarial networkaudio signals
发现论文，激发创造
  • 无监督词语分割与词汇发现：基于声学词嵌入的方法

    提供了一种基于无监督贝叶斯模型的语音分割以及聚类算法，通过将有潜力的单词段嵌入固定维度的声学向量空间，并在此空间创建全词声学模型以及同时执行分割来实现输入语音基于单词类型的完整无人监督标记，模型在连接数字识别任务中取得约 20% 的错误率，优于基于 HMM 的系统。

    Mar, 2016

  • 通过与迭代精化的隐马尔可夫模型协调的生成对抗网络实现完全无监督语音识别

    本研究使用生成对抗网络和隐马尔可夫模型开发了一种适用于低资源语言的无监督语音识别方法，并在 TIMIT 数据集上实现了 33.1% 的电话错误率，比现有技术提高了 8.5%。

    Apr, 2019

  • 基于语音和文本数据的音位结构学习，较少资源近乎无监督的语音识别

    利用音频字向量和自编码器实现跨模态的语音识别，演示了即使缺乏训练数据，也可以从少量音频和文本之间的嵌入对齐中进行 ASR 系统的训练。

    Oct, 2018

  • 基于生成式对抗网络从非成对音频和音位序列学习电话识别

    本文研究如何从无匹配的语音和音素序列中直接学习，设计了一个两阶段迭代框架，其中第一阶段采用 GAN 训练来寻找语音和音素序列之间的映射关系，第二阶段引入 HMM 模型来训练生成器的输出，提高了性能并为下一次迭代提供更好的分段。在实验中，我们首先研究不同的模型设计选择，然后将该框架与不同类型的基线方法进行比较，表现出更好的性能和准确性。

    Jul, 2022

  • 基于分段经验输出分布匹配的无监督语音识别

    本研究提出了一种完全无监督的学习算法，可在不使用标记数据的情况下训练语音识别系统，其关键在于使用音位语言模型和输入话语。该算法在解决两个子问题 (即学习给定音位划分边界下的音位分类器和更新音位边界) 上交替进行，并在 TIMIT 数据集上获得了令人满意的性能提升。

    Dec, 2018

  • 利用未对齐的语音和文本训练的非监督自动语音识别技术

    本文研究无监督语音识别方法，提出由语音向量表示、语义嵌入和无监督转换的框架，这一框架可用于缺乏音频文本对齐数据和受监督方法无法应用的低资源语言。

    Mar, 2018

  • 利用生成对抗网络进行鲁棒语音识别

    本文提出了一种利用生成对抗网络（GAN）优化端到端框架，实现鲁棒语音识别的方法，该方法能够使编码器具有改进的不变性，而不需要依赖于专业知识或简化假设，并通过数据驱动的方式，直接提高模型的鲁棒性，从而提高了模型的远场语音识别能力。

    Nov, 2017

  • 无监督语音识别

    本文介绍了 wav2vec-U 这种方法，可以通过无监督学习的方式训练语音识别模型，许多语种如 Kyrgyz、Swahili 和 Tatar 等成为了可能。

    May, 2021

  • 无监督学习语义音频表征

    通过无监督的三元组损失学习方法，得到音频谱图的低维嵌入，用于检索和分类声音事件，在有限监督下实现了两倍于最先进方法的分类准确率。

    Nov, 2017

  • 从语音中学习词嵌入

    从原始语音中，无监督地提取固定长度的向量表示语音片段的语义信息，通过 RNN 编码器 - 解码器模型和连续 Skip-Grams 方法进行训练，并在 13 个常用词汇相似度基准测试中获得了和 GloVe 相媲美的结果。

    Nov, 2017