May, 2022

面向低资源多语言语音识别的自适应激活网络

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TL;DR本篇论文提出了一种适应性激活网络，用于深度学习 ASR 模型的上层，并将不同的激活函数应用于不同的语言，通过交叉语言学习和多语言学习优化模型，达到了在 IARPA Babel 数据集上超越传统的基于瓶颈特征和从头训练两种方法的效果提升，结合交叉语言学习和多语言学习可以进一步提高多语言语音识别的性能。
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发现论文，激发创造
  • 自动语音识别多语言模型综述

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    Feb, 2022

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    提出了一种名为 METHODNS 的自动语音识别框架，通过模块化的方法实现低资源适应能力和多语言可扩展性，能够显著提高多语言和低资源语音识别的性能。

    Jun, 2023

  • 元学习为端到端低资源语音识别

    该论文介绍了一种基于元学习的低资源自动语音识别的方法，通过用多语言进行预训练并使用模型无关元学习算法（MAML）来快速适应目标语言，该方法名为 MetaASR，经过初步测试，发现该方法在各个目标语言中均显著优于现有的多任务预训练方法，而且开启了一种将元学习应用于更多语音相关应用的新研究方向。

    Oct, 2019

  • 学习 ASR 路径：一种稀疏多语言 ASR 模型

    该论文提出了一种稀疏的多语言自动语音识别模型（ASR pathways），其激活特定于语言的子网络（“路径”），从而显式地学习每种语言的参数，具有更好的性能表现。

    Sep, 2022

  • 基于音素、字素和多语言 CTC 的语音识别

    该论文研究了通过使用其他语言的数据和建立多语言系统来处理自动语音识别中数据稀缺性的问题，使用循环神经网络和连接时序分类等技术进行训练，提高了多语言系统的性能，缩小了单语和多语系统之间的差距。

    Nov, 2017

  • 利用母语信息提高口音识别能力

    本研究提出一种基于使用原生语言（西班牙语和印度语）预训练的端到端循环神经网络多任务学习模型，成功实现对英语口音的识别，相比于其他训练方法，此方法在减小语音中字符错误率方面表现更加优异。

    Apr, 2019

  • 低预算下的语音识别迁移学习

    通过模型自适应的迁移学习方法，将原本用于英语自动语音识别的 Wav2Letter 卷积神经网络适配到德语 ASR 模型的训练中，实现了在受限 GPU 内存、吞吐量和训练数据的情况下，基于消费级硬件实现更快的训练，同时减少了训练数据量，从而降低了在其他语言中训练 ASR 模型的成本。网络层的微小调整已经足够实现较好的性能。

    Jun, 2017

  • 启用低资源语言的 ASR：一个全面的数据集创建方法

    本研究介绍了一种用于从有声读物生成 ASR 训练数据集的新型流程，以应对资源稀缺语言中自动语音识别系统性能较差的问题。该方法通过有效地对齐音频和相应的文本，并将其分割成适合 ASR 训练的长度，简化了资源稀缺语言中 ASR 系统的数据准备工作，并通过对亚美尼亚语的案例研究证明了其应用价值。这种方法可以适用于许多资源稀缺语言，不仅解决了数据匮乏问题，还提高了低资源语言的 ASR 模型性能。

    Jun, 2024

  • 多语音识别中的代码切换适配器适应

    本文提出了在代码转换的语音中有效地微调大型预训练多语言语音模型的方法，并将代码转换建模为一系列潜在的二进制序列，以引导每个语言适配器在帧级别上的信息流，通过在阿拉伯语、普通话和印地语等多种语言与英语配对的数据集上的评估，显示出代码转换性能的持续改进，至少可以将语音识别错误率 (CER) 降低 10％。

    Oct, 2023

  • 低资源印度语言中语音识别模型的调整

    通过利用语音和文本资源采用适应和微调技术，提高了印度语言 Bengali 和 Bhojpuri 的自动语音识别（ASR）性能，并通过多模态数据了解每种模态在构建可靠 ASR 方面的重要程度以及解决全球各种语言中的低资源问题的潜在解决方案。

    Jul, 2023