Oct, 2018

实现端到端的代码交替语音识别

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TL;DR本文通过混合 CTC-Attention 模型，不同建模单元，语言识别以及不同解码策略等对汉英混合口语识别任务进行了研究，并在 SEAME 语音库上实现了 34.24% 的混淆误差率。
发现论文，激发创造
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    本文基于等价约束理论提出了一种语言相关的注意机制，将单语数据转化为多语数据应用于端到端的自动语音识别中，获得了相对误差减少 17.12% 的优异性能。

    Jan, 2022

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    Oct, 2022

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    Jul, 2020

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    Nov, 2018

  • 低资源方言阿拉伯语 - 英语代码切换语音语音识别系统研究

    本研究使用基于 DNN 的混合和 Transformer 的端到端模型构建自动语音识别系统并通过构建系统集成方法来提高识别率，结果表明两种模型相互补充且识别性能都不错。

    Aug, 2021

  • 一个混用了 Sepedi 和英语的自动语音识别系统的评估

    本研究评估了塞佩迪语和英语混合的自动语音识别系统，使用 Sepedi 代码切换语料库和 CTC 方法开发的端到端系统。该模型在 NCHLT Sepedi 测试语料库和 Sepedi 代码切换语料库的评估中产生了最低的 WER（41.9%），但在识别仅塞佩迪文本方面面临挑战。

    Mar, 2024

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    Sep, 2019

  • 端到端的混合语言模型用于自动语音识别

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    Jun, 2020

  • 2022 年 ISCSLP 中英混合语音识别挑战赛摘要

    本文介绍了 ISCSLP 2022 中英文混合自动语音识别（CSASR）挑战赛，包括训练集、开发集和测试集等数据，以及参赛队伍的表现和技术。其中获胜队伍在测试集上取得了 16.70% 的混合误差率（MER）表现，并且相对基准系统取得了 9.8% 的 MER 绝对改善。

    Oct, 2022

  • 端到端的语音翻译用于代码切换的语音

    本篇研究关注英语 / 西班牙语对话中出现的代码转换，探讨在语音翻译任务中采用级联和端到端、单向和双向等不同架构的模型表现，得出双向端到端模型表现良好的结论。

    Apr, 2022