Jan, 2020

演讲处理中的深度表示学习：挑战、最新进展和未来趋势

PDF
TL;DR本文介绍了语音表征学习的不同技术的最新综述，将分散的研究汇集到了自动语音识别、说话人识别和说话人情感识别三个研究领域中，并弥补了以前综述中没有涉及语音表征学习的空白。
speech processingrepresentation learningmachine learningautomatic speech recognitionspeaker emotion recognition
发现论文，激发创造
  • 自监督语音表示学习：综述

    本论文综述了自监督语音表示学习的方法及其与其他研究领域的联系，讨论了将学习到的表示推广到语音识别以外的应用的最新研究进展。

    May, 2022

  • 深度迁移学习用于自动语音识别：迈向更好的泛化能力

    本论文通过应用深度迁移学习的自动语音识别框架对最新的发展进行综合调查研究，以帮助学术和专业人士了解当前挑战，并识别论文中每个框架的优缺点。

    Apr, 2023

  • 基于先进深度学习方法的自动语音识别：一项调查

    深度学习在自动语音识别方面的应用以及与其他先进的学习技术的综合回顾，旨在帮助研究人员和专业人员了解当前的挑战和未来的研究机会。

    Mar, 2024

  • 数据表示学习综述：从传统特征学习到最近的深度学习

    本文综述了数据表示学习方法的发展历程，探讨了传统特征学习算法和深度学习模型。提供了有关数据表示学习的历史，可用资源（例如在线课程，教程和书籍信息）和工具箱。最后，对数据表示学习的一些有趣的研究方向进行了总结。

    Nov, 2016

  • 无监督神经语音表示学习概述

    本文回顾了过去十年中无监督表示学习在语音处理领域的发展，归纳了自监督方法和概率隐变量模型这两类主要模型，提出了全面的分类方法，并讨论了这两类模型。

    Mar, 2022

  • 音频信号处理的深度学习

    该研究文章综述了当前音频信号处理领域中基于深度学习的技术，着重介绍了其在语音、音乐、环境声音处理中的相同点和差异，强调了其潜在的交叉互补性。文章介绍了主要的特征表示和深度学习模型，以及其在音频识别和合成分离领域的应用，并最终确定了深度学习在音频信号处理中的关键问题和未来研究方向。

    Apr, 2019

  • 面向效率的自监督语音表示学习方法

    自我监督学习在计算机视觉、自然语言处理、生物学和语音等多个领域取得突破，然而现有方法的计算成本较高，限制了模型的部署、训练数据集的规模以及拥有大型自我监督模型的研究机构的数量。因此，需要进一步研究以解决自我监督表示学习中高计算成本的问题。

    Dec, 2023

  • 表示学习：综述与新视角

    本文回顾了无监督特征学习和深度学习领域中的最新进展，讨论了学习良好的数据表示的适当目标，以及表示学习、密度估计和流形学习之间的几何联系。

    Jun, 2012

  • 无监督表示在语音情感识别中改善有监督学习

    该研究提出了一种创新的方法，通过将自我监督特征提取与监督分类相结合，从较小的音频片段中识别情感，提高了人机交互的情感理解能力。

    Sep, 2023

  • 自然语音识别可视化 —— 提高理解的方法？

    本文介绍了如何使用图像识别中的归因方法，结合音频数据，帮助可视化深度神经网络自动语音识别模型中输入的哪些特征对输出结果影响最大。通过比较 Layer-wise Relevance Propagation（LRP）、Saliency Maps 和 Shapley Additive Explanations（SHAP）这三种可视化技术，展示了归因方法的优势和应用前景，包括在检测对抗性样本方面。

    Feb, 2022