Jun, 2018

面向口音语音识别的领域对抗训练

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TL;DR本文提出了一个领域对抗训练算法（DAT）来缓解口音识别问题。我们将领域对抗训练（DAT）目标与 Kaldi TDNN 网络的学习目标相结合，鼓励模型学习不受口音影响的特征，以减少标准口音和带有口音的未标记目标域数据之间的不匹配。通过三种不同的普通话口音的实验，我们发现，与仅训练标准口音数据的基线相比，当我们没有口音转录时，DAT 可以使得字符错误率相对降低达 7.45％。我们还发现，DAT 与口音数据自动转录训练结合使用时具有优势，并且 DAT 比多任务学习在口音识别方面更为优异。
accented speech recognitiondomain adversarial trainingkaldi tdnn networkmandarin accentscharacter error rate reduction
发现论文，激发创造
  • 多领域训练提高口音语音识别

    本文致力于提高自动语音识别系统的准确性与泛化能力，运用多种口音以构建微调数据集用以提高模型的鲁棒性，同时展示多领域数据集优化效果。

    Mar, 2023

  • 利用领域对抗训练的噪声自适应语音增强

    该研究提出了一种新颖的噪声自适应语音增强系统，该系统采用领域对抗训练方法解决训练和测试条件之间的噪声类型不匹配问题。实验结果表明，相较于没有自适应的 SE 系统，该系统在 PESQ、SSNR 和 STOI 方面可实现显著改善。

    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

  • 基于教师 - 学生学习的大规模领域自适应

    本文提出一种用于领域自适应的方法，不需要转录数据，而是使用源域和目标域的无标记平行数据，利用教师 / 学生学习方法在目标域中训练模型，并在两种场景下进行评估，实现了显著的准确率提升，尤其是当使用模拟训练数据时，增加了模型的鲁棒性。

    Aug, 2017

  • 基于转录器的自动语音识别域自适应过程中的损伤控制

    本文探讨了如何同时适应新领域和限制模型在原领域的准确性降低的问题，提出了几种技术，如限制培训策略和规范化适配器模块，应用于 Google Speech Commands 和英国爱尔兰英语口音数据集，并在新的目标域上取得了良好的结果并限制了原始领域上的恶化。

    Oct, 2022

  • 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

  • 判别式对抗领域自适应

    提出了一种基于判别式对抗领域适应 (DADA) 的新型对抗学习方法，其鼓励在输入实例的任何情况下，类别和域预测之间存在相互抑制关系，以解决现有方法中任务和域分类器相互独立导致的收敛问题，该方法能够在实际条件下定义一个最小极值博弈，促进联合分布对齐。除传统的闭集领域适应以外，还将 DADA 扩展到部分和开放集领域适应的极具挑战性的问题设置中，在基准数据集上实验表明了该方法的有效性并达到了三个场景下的最新成果。

    Nov, 2019

  • 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

  • 使用域对抗训练提高无需说话者口型识别

    本文介绍了一种唇读系统，即一种只使用视觉特征的语音识别系统，它利用了领域对抗训练等技术以实现说话人无关性，用于优化由一系列前馈神经网络和 LSTM 递归神经网络构成的唇读者，并实现了端到端可训练的系统，只需要少量带有未转录目标数据的 frames 即可在目标说话人的语音识别准确率上显著提高约 40％。

    Aug, 2017

  • 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