Mar, 2022

通过音素序列和 ASR 假设之间的交叉注意力构建强健的口语理解

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TL;DR提出了一种新的基于交叉注意力的 SLU 模型 (CASLU)，通过利用语音的音素序列来对抗 ASR 误差，实现同时捕捉输入的语音和语义特征，并在下游 NLU 任务中提高鲁棒性，大量实验证明了其有效性。
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发现论文，激发创造
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    Jan, 2024

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    Jun, 2023

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    May, 2022

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    Jul, 2023

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    Aug, 2020

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    Jun, 2021

  • 动态时间感知的发言者角色和上下文关注在口语理解中的应用

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    Sep, 2017

  • 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

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    Apr, 2022

  • 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