在多频道多方会议转录挑战中，我们提出了两种改进目标说话人语音活动检测技术，能够处理高重叠率，重音和嘈杂环境中的多人对话，并展示了我们的系统与经典聚类算法相比，在 ALIMEETING 语料库中将 DER 降低了长达 66.55/60.59%。

Feb, 2022

本文介绍了我们在 ICASSP 2022 M2MeT 挑战中的参赛作品。对于 Track 1，我们提出多种方法来加强聚类式说话人分割系统以应对重叠语音；对于 Track 2，我们采用 Conformer 模型和神经前端模块来训练系统，实现多声道混叠语音识别，最终取得了比较好的性能表现。

Feb, 2022

本文介绍了 Microsoft 公司的单声道多人对话录音扬声器辨识系统，并用 VoxCeleb 挑战赛 2020 年的说话人辨识赛道进行了评估。论文首先介绍了解决真实多人对话记录中的问题的系统设计。然后介绍了组件的细节，其中包括 Res2Net 基于说话人嵌入提取器，基于 conformer 的连续语音分离和泄漏过滤，以及修改后的 DOVER 方法用于系统融合。使用 VoxSRC challenge 2020 提供的数据集进行系统评估。我们的最佳系统在开发集上的辨识错误率（DER）为 3.71％，在评估集上的 DER 为 6.23％，并在挑战的辨识赛道上排名第一。

Oct, 2020

该论文介绍了第五届 CHiME 挑战赛，旨在通过与语言处理、信号处理和机器学习相结合的研究促进 ASR 技术的发展，其中考虑了远距离多麦克风对话 ASR 在真实家庭环境中的应用，收集了代表自然对话语音的数据，并记录了 6 个 Kinect 麦克风阵列和 4 个双耳式麦克风对的数据。

Mar, 2018

通过探索网络架构，以及使用自然语音与面部动作之间的对应进行学习，我们提出了一种新颖的 TalkNCE 对比损失函数，可用于主动说话者检测任务，无需额外的监督或训练数据，可以与现有的主动说话者检测模型在 AVA-ActiveSpeaker 和 ASW 数据集上联合优化，从而提高其性能。

Sep, 2023

本文提出了一种新的序列到序列的框架，即多说话者语音识别，通过端到端的方式将源分离和语音识别功能统一处理，同时提出了一种新的目标函数来提高隐藏向量间的对比度，实验结果显示该模型能够直接学习从语音混合到多个标签序列的映射，与之前的显式分离和识别模块的端对端工作相比，取得了 83.1% 的相对改进。

May, 2018

该研究提出将多通道和 U 型网络模型相结合，利用并行和远场声学的优势，在说话人识别系统中实现远场重叠语音检测，并探索了三种说话人嵌入方法，最终取得了最佳性能。

Feb, 2022

本文介绍了基于 CHiME-6 Speech Separation and Recognition Challenge（CHiME-6）的多说话人语音分离和识别问题，该比赛首次尝试了基于无分割的多说话人语音识别方案，并提供了完整的可重现性开源基线方案。

Apr, 2020

该研究论文讨论了 VoxCeleb Speaker Recognition Challenge 2022 中讲者辨识赛道中的语音活动检测问题，提出了基于多流方法和熵决策协议的语音活动检测模型，并取得了接近最新成果的效果。

Jan, 2023

我们团队在 ICMC-ASR 挑战赛的两个方向上付出了努力，包括多通道前端增强和辨析、训练数据增强、多通道分支的语音识别模型，经测试，在官方 Eval1 和 Eval2 数据集上，我们的最佳系统相对于官方基准系统提高了 34.3% 的 CER 和 56.5% 的 cpCER。

Dec, 2023