Apr, 2022

关于印度英语发音变异相对于标准英语的研究

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TL;DR本文从语音识别和语音合成的角度出发，对印度英语的发音变异进行了分析和研究，提出了一种基于数据驱动的新型语音转换模型，并用基于音素错误率的性能指标进行了测试。
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发现论文，激发创造
  • 印度本土语音素对 L2 英语发音影响的研究

    研究印度英语说话者的口音，包括其母语语音的影响，并系统性地描述了印度英语的特点，以便于在自动语音识别和语音合成系统中实现印度口音的转换和适应。

    Dec, 2022

  • 朝着更好的包容性：一种多样化的英语方言推文语料库

    通过采集和分析社交媒体上的英语变种示例，我们旨在解决自然语言处理中的偏见问题。我们将建立一个来自使用非标准英语变种的国家的推文数据集，并提出一个标注框架，通过度量标准英语的程度间接揭示这些推文中英语变种的表现。我们的语料库突出了在西方英语和非西方（即较不标准）英语变种之间的预训练语言识别器准确性差异，并希望为识别和减少自然语言处理中的隐含人口统计差异做出贡献。

    Jan, 2024

  • 孟加拉文本的国际音标转写

    该研究论文介绍了国际音标 (IPA) 及其在孟加拉语音韵学和语音学中的应用，提出了一个新的 IPA 标准框架，并介绍了一个包含深度学习基准测试的新数据集，以促进语言分析、NLP 资源创建和相关技术的开发。

    Mar, 2024

  • Svarah: 评估印度口音上的英语 ASR 系统

    本研究创建了一个 Svarah 基准测试数据集，其中包括来自印度 65 个地理位置的 117 位说话者的 9.6 小时的语音数据，用来评估 ASR 模型在印度口音上的表现，并发现改进的空间。

    May, 2023

  • 使用英语、韩语和泰米尔语构建的语音数据集对失语症智力分类的多语言分析

    本文分析了来自英语、韩语和泰米尔语三种具有不同韵律系统的语言的语音障碍者讲话数据集，检查反映语音质量、发音和韵律三个讲话维度的 39 个声学测量标准，提出在了解说话的可懂水平的平均声学测量值的基础上进行多语种分析，并进行自动可懂性分类以研究最佳功能集。分析表明发音特征是语言无关的测量标准，如音素正确百分比、辅音正确百分比和元音正确百分比，而声音质量和韵律特征通常呈现不同的语言特征。实验结果进一步表明，不同的语音维度在不同的语言中发挥更大的作用：英语的韵律，韩语的发音，泰米尔语的韵律和发音。这篇论文为语音病理学做出了贡献，因为它区分了英语、韩语和泰米尔语的语音障碍者可懂性分类中语言无关和语言相关的测量标准。

    Sep, 2022

  • 俄语和英语元音声音参数的比较

    在多语种语音识别系统中，当语言事先未知但信号已接收并进行处理时，需要使用广义模型来对语音进行识别，根据语音差异来判断所需语言，为此需要设置语音参数值并比较相似声音以确定重要差异。

    Jan, 2024

  • 适用于低资源语音识别的语言通用语音编码器

    使用国际音标为基础的语言通用的语音模型在多语言音频识别中表现出良好效果，且通过自适应方法在极低资源语言的情况下改进了识别性能。

    May, 2023

  • IPA-CLIP: 将音位预先设定集成到视觉和语言预先训练中

    本研究介绍了一种提取音素信息的方法并将其加入 Vision and Language 预训练模型 CLIP 中，以加强 CLIP 处理未知词汇的能力。评估显示，该模型在处理多模态检索任务时具有较好效果，并与人类发音相似性判断有较高相关性。

    Mar, 2023

  • 英语口音的爱丁堡国际语料库：迈向英语 ASR 的民主化

    该论文介绍了一个新的英语语音数据集 Edinburgh International Accents of English Corpus (EdAcc)，用于更好地代表各种英语语音的多样性，经使用 680,000 小时的转录数据进行训练后，最好的模型在印度、牙买加和奈及利亚等地的表现都有所下降，平均词错误率为 19.7％。

    Mar, 2023

  • 新加坡儿童英语发音的大规模声学表征

    本研究通过对新加坡儿童与美国、英国儿童英语发音的比较研究，使用 Kmeans 聚类和原型分析等方法，探究了新加坡英语流派的特点以及其与美国、英国英语流派之间的异同，并发现新加坡英语的元音高度特点独具特色。

    Feb, 2022