Mar, 2020

可控时延变换器用于实时标点预测和语病检测

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TL;DR本文提出了一种能够实时完成插入标点符号和去除语言障碍的强调时间延迟变压器模型，为后续的机器翻译、对话系统等应用提高了可读性和性能。在 IWSLT2011 基准数据集和中文注释数据集上的实验证实，该方法在 F-score 上的表现优于之前的最佳模型，并达到了竞争性的推理速度。
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发现论文，激发创造
  • 带标点的端到端流式自动语音识别模型的改进训练

    本文提出了一种基于 Transformer 编码器和 CTC loss 的方法，实现对输入语音的标点文本进行预测，并通过对文本分块和话语的 CTC 损失组合，提高了标点预测的准确性和单词错误率。

    Jun, 2023

  • 基于 Transformer 的长篇口述流式标点

    本文提出了一种使用动态解码窗口的流式标点或重新标点的自动语音识别输出方法，并测量了其对标点和分段准确性的影响。新系统解决了过度分段的问题，提高了分段 F0.5 得分 13.9%。流式标点平均提高了 0.66 的 BLEU 分数，适用于机器翻译领域。

    Oct, 2022

  • 教授 BERT 等待时间：平衡精度和延迟，用于流式错语检测

    提出一种基于 BERT 模型的语音识别模型，其能够在实时检测迟滞状态下动态计算其向前看窗口的大小，从而在相较于传统模型有更佳的准确率以及更短的延迟时间，并在增量式迟滞检测研究中实现了最先进的稳定性得分和延迟性得分。

    May, 2022

  • 基于双向上下文的连续语音识别新标点技术

    本文提出一种基于流式处理的自动标点系统，使用动态解码窗口对 ASR 识别结果进行标点或重新标点，并检测其对标点和分割准确性的影响。实验结果表明，该方法能够有效解决过分割问题，提高 13.9% 的分割 F0.5 评分，并使机器翻译任务的 BLEU 分数平均提高 0.66。

    Jan, 2023

  • 流式联合语音识别和语调异常检测

    本研究通过基于 Transformer 框架的编码器 - 解码器模型提出了一种联合解决语音识别和流式识别中断相关的自然语言分析难题的方法，将其与传统的流水线工艺相比较，表现出更优异的准确性和实时性。

    Nov, 2022

  • 使用 Transformer 和 Chunk Merging 实现自动语音识别的快速准确的大写和标点符号

    本文提出了一种基于变形金刚模型和块合并的长语音自动语音识别标点和大写字母恢复方法，实验证明该方法在正确性和解码速度两方面均优于现有方法，并使用英国国家语料库可行。

    Aug, 2019

  • 面向会话语音的标点符号预测模型

    本文通过训练基于深度神经网络技术的双向长短期记忆网络（BLSTM）和卷积神经网络（CNN）的序列标注模型，来解决语音识别系统中无法正常预测标点符号的问题，并且通过在 Fisher 语料库上的实验证明，基于卷积神经网络预测标点符号的方法更加精确。同时，本文结果表明，将 Fisher 语料库转化为时间对齐的文本以及采用预训练嵌入模型可以提高标点预测的准确性。

    Jul, 2018

  • 端到端语音标点文本识别

    本研究提出了一种基于端到端模型的自动语音识别系统，利用声学信息和多任务学习技术来实现对文本标点符号的准确预测，相较之于传统级联式的标点预测系统，准确率更高，同时也大大减少了参数数。

    Jul, 2022

  • 使用预训练语言模型的时长感知暂停插入多说话人文本转语音

    本文提出一种基于预训练语言模型的更加高效的暂停插入框架，运用双向变压器编码器表示来注入演讲者嵌入以捕捉不同演讲者的特点，并使用持续时间感知的暂停插入以获得更自然的多人演讲，测试结果表明该模型提高了合成语音的节奏性、暂停插入的精度和召回率。

    Feb, 2023

  • 低延迟流式 ASR 的延迟惩罚转录器

    提出一种惩罚转导模型符号延迟的简单方法，来平衡无外部对齐的在线模型特征提取和识别精度之间的权衡，该方法对流式 Conformer 模型和单向 LSTM 模型都可以有效降低符号延迟并且保持可以接受的性能下降。

    Oct, 2022