Mar, 2022

BERT-LID: 利用 BERT 提升口语语言识别

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TL;DR我们提出了一种基于 BERT 的语言识别系统，通过提取从前端语音识别器导出的语音学后向图（PPG）作为输入，可以提高较短语音段的语言识别表现，该模型可以提高长语音段识别的基准准确率约 6.5％，提高短语音段识别的基准准确率约 19.9％，表明 BERT-LID 在语言识别方面是有效的。
language identificationbert-based systemphonetic posteriorgramsshort-duration speech segmentsmultilingual interoperability
发现论文，激发创造
  • 口语语言识别的生成语言表示

    探索利用 Whisper 模型的解码器网络通过其生成机制提取语言特征来提高 LID 任务中的分类准确性。通过基于语言嵌入方法和直接优化 LID 输出的两种策略，在 MLS、VoxLingua107 和 CommonVoice 等大规模多语言数据集上进行实验以验证我们的方法的有效性。实验结果表明该方法在 LID 任务的领域内和领域外数据集上均具有良好效果。

    Dec, 2023

  • 使用深度卷积循环神经网络进行语言识别

    该论文提出了基于图像领域解决 LID 问题的模型，使用了混合的卷积循环神经网络技术对提供的音频片段的频谱图像进行分析，并在广泛的实验中证明了模型的应用性，能够轻松地扩展到以前未知的语言，同时保持其分类准确性。

    Aug, 2017

  • 语言识别的开放数据集和模型

    该研究提出了一种基于单语数据训练的语言识别模型，其在 201 种语言上的宏平均 F1 得分为 0.93，而误报率为 0.033，将先前工作的表现远远超过。我们对数据集进行了精心筛选，通过手动审核每个来源和每种语言的样本来确保其可靠性。模型和数据集都向研究界公开，并详细分析了模型的性能。

    May, 2023

  • 基于语言识别的唇部生物特征视觉系统改进

    该研究是一项关于利用语言信息作为软生物特征，增强基于唇部运动的视觉辅助识别系统性能的初步研究，特别是通过积分打分策略来达到显著的提高。实验使用了包括 8 种不同语言的 laBial Articulation for the proBlem of the spokEn Language rEcognition (BABELE) 数据集，评估了深度学习和机器学习方法。

    Feb, 2023

  • 利用频谱增强技术进行混合语言口语识别

    本研究针对印度语境下多种语言混杂的情况，对在语音处理中较为基础的语种识别系统 LID 进行优化，提出基于语种掩蔽和光谱增强的方法，在微软研究团队提出的挑战任务中相对基线系统进行了 3-5% 的 LID 准确度改进。

    Oct, 2020

  • 使用 ConvNets 进行口语语言识别

    该研究论文研究了语言识别的问题，使用了基于注意力机制和神经网络的方法，使用频谱图像作为输入以及原始波形作为特征，对六种语言进行了分类，获得了高精度的结果。

    Oct, 2019

  • 文本语言识别

    利用微博和深度学习技术，研发了一种可靠的语言识别引擎，在 Discriminating between Similar Languages (DSL) Shared Task 2015 数据集上达到了 95.12% 的准确率。

    Jan, 2017

  • 探究语言识别模型的性能：超越简单的错误统计

    研究语言识别系统在 MERLIon CCS 挑战中对不同语言特性的子集的表现，考察其对录音和语音单元的性能，并且提出评估指标的局限性和可能导致算法偏差的问题。

    May, 2023

  • 流式端到端多语言语音识别与联合语言识别

    本文提出了一种改进的循环神经网络转录模型，通过集成一个帧级语言识别器预测器实现语言识别，以实现流式语音识别，通过流式实现统计汇聚，降低测试时成本，在语音搜索数据集上进行实验，平均命中率达到 96.2%。

    Sep, 2022

  • 基于机器学习的印度口语识别概述

    本文综合评述了印度口语识别领域的研究现状及其面临的独特挑战，探讨了可用的语音语料库、已有的研究成果和未来的研究方向，有助于了解该领域现状和发展趋势。

    Nov, 2022