This paper proposes a novel acoustic word embedding called Acoustic Neighbor
Embeddings where speech or text of arbitrary length are mapped to a vector
space of fixed, reduced dimensions by adapting stochastic neighbor embedding
(SNE) to sequential inputs. The Euclidean distance betwee
我们介绍了一个基于自监督的音频表示的简单神经编码器架构，该架构可以使用无监督对比学习目标进行训练，并通过 k - 最近邻搜索获得它的正样本，从而可以在多个语言中应用，可用于随机语音序列的按示例查询和口头术语的发现，实验证明该方法在五种语言上显著推动了技术发展，并建立了一个基准测试以便未来监测领域的进展。