Jan, 2020

利用 ASR N-best 假设来提高口语理解

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TL;DR本文介绍了一些简单而有效的模型，以从自动语音识别模块获取的 N（N 为一个任意数）-best 解释中共同挖掘语音信号的语义信息，提高现代口语理解系统的性能。
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发现论文，激发创造
  • 利用大型语言模型攫取 ASR 不确定性

    利用 n-best 列表提示方法，我们改善了基于大型语言模型的口语理解任务，使其能够更好地理解口语意图并应用于基于语音的应用。

    Sep, 2023

  • 语音到语义：通过全神经接口共同改进 ASR 和 NLU

    本文研究基于语音指令的自然语言理解问题，提出了一种端到端联合 SLU 模型，可以提取语音中自然语言指令及相关的归属槽位参数或命名实体，并且能够在硬件受限的设备上运行，提高隐私保护并降低服务器成本。

    Aug, 2020

  • N-Best ASR Transformer: 使用多个 ASR 假设提高 SLU 性能

    使用自动语音识别提供的多个文本替代方案，采用简化的表述方式，通过 transformer 模型 BERT 和 XLM-RoBERTa 对 N-best 替代方案的连接作为输人，提高了 Spoken Language Understanding 系统的性能。

    Jun, 2021

  • 基于 RNN 的增量在线口语理解

    提出使用循环神经网络 (RNN) 基于增量处理的方式进行口语语言理解 (SLU) 的意图检测，从而实现系统延迟更低的效果，同时不会显著降低 SLU 系统的准确性。

    Oct, 2019

  • 无 ASR 语音语言理解的端到端架构

    这篇论文探讨了针对 Fluent Speech Commands 数据集的一系列递归架构，用于意图分类，通过结合深度递归架构和标准数据增强，不使用 ASR 级目标或预训练的 ASR 模型即可实现最先进的结果，并且探讨了其对新措辞的普适性，结果表明，该模型在训练期间未见过的措辞上也能表现得相当不错。

    Oct, 2019

  • 通过上下文学习和词混淆网络实现 ASR 鲁棒性口语语言理解

    通过使用自动语音识别系统的网络输出来弥补语音模糊性，增强口语语言理解的结果，通过对置信网络的词语混淆进行实验，研究大型语言模型对嘈杂的语音转录本的鲁棒性，探讨在不同自动语音识别性能条件下的影响因素。

    Jan, 2024

  • 低资源口语理解元辅助学习

    本论文提出了一种基于元辅助学习的 ASR 和 NLU 联合训练方法，通过利用丰富的语音手动转录数据来提高低资源 SLU 任务的性能，无需访问任何语义注释，该算法的效率在公共 CATSLU 数据集上得到了证明。

    Jun, 2022

  • 面向设备的语音理解协商模型

    本文提出了一种新颖的基于推理的端到端（E2E）口语语音理解（SLU）方法，通过在自动语音识别（ASR）的文本和音频嵌入上进行条件控制，流式传输的 ASR 模型产生第一步的假设并由第二步的自然语言理解（NLU）组件生成语义解析。

    Apr, 2022

  • 健壮口语理解的多模态音文结构

    本文研究了基于现有自然语言理解模型的语音助手中由自动语音识别误差引起的性能损失，并提出一种多模态语言理解模块，利用自监督学习从语音和文本模态中获取特征，最终通过对音频信号和文本传输进行编码来获得更好的性能。

    Jun, 2023

  • 端到端口语理解：低资源环境下语音命令任务的性能分析

    本文研究了利用深度神经网络的端到端口语理解模型 (E2E SLU) 在非英语智能家居背景下使用的语言特性，证明了优良的 E2E SLU 表现并不总是需要完美的 ASR 能力，并且 E2E 模型相较于传统管道模型在处理背景噪声和语法变异等方面有更出色的性能。该研究还发现，E2E 模型通过音调信息识别语音命令概念。

    Jul, 2022