Jul, 2022

低资源多语音声学模型融合的非线性两两语言映射

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TL;DR在多语种语音识别中，为了弥补低资源语言的数据匮乏，人们广泛使用多功能语音识别。 本文提出了一种新颖的混合 DNN-HMM 声学模型融合方法，实现了多种低资源语言的跨语音识别，且相对于多功能和单语基线，后验融合得到了 14.65％和 6.5％的相对收益。
发现论文，激发创造
  • 学习跨语言映射提升低资源语音识别的数据增强

    利用可学习的跨语言映射和数据增强来提高低资源语言的端到端语音识别准确度。

    Jun, 2023

  • 终端到终端音频识别的声学模型融合

    最近在深度学习和自动语音识别（ASR）方面的进展使得端到端（E2E）ASR 系统成为可能，并且将准确性提升到一个新的水平。我们提出将外部的 AM 整合到 E2E 系统中，以更好地解决领域不匹配问题，并取得了显著的词错误率降低，尤其在增强命名实体识别方面效果明显。

    Oct, 2023

  • 基于流式端到端模型的大规模多语言语音识别

    本文介绍了一种使用条件向量和针对语言的适配器层结合的多语言端到端模型，取得了比单语言模型和传统模型都更低的语音识别误差率。

    Sep, 2019

  • 有效增强机制改进终端到终端模型的发音错误检测

    本研究提出两种模型策略以加强 E2E MD 模型的区分能力 —— 输入增强和标签增强，经实验证明较传统的 DNN-HMM 声学模型效果更佳，可以用于 L2 学习者语音纠错。

    Oct, 2021

  • 多语种图音融合 ASR 与大规模数据增强

    本文介绍了一种单一的基于字形的 ASR 模型，采用标准的混合 BLSTM-HMM 声学模型以及晶格自由 MMI 目标进行学习，能对七种语言进行无歧义的识别，并且比每个单一语言的 ASR 模型表现更佳。同时，我们还评估了多种数据增强的方法，并且展示了这种提出的多语言字素混合 ASR 与各种数据增强不仅能识别任何训练集内的语言，还能大大提高 ASR 性能。

    Sep, 2019

  • 使用多个 softmax 上的注意力的流式双语端到端自动语音识别模型

    本文介绍了一种新颖的双语端到端模型，通过共享编码器和预测网络，并通过自注意机制组合语言特定的联合网络，实现了单一神经模型对多种语言的识别和支持语言之间的动态切换，相比传统双语基线模型，该方法在印地语、英语和混合代码测试集上分别降低了 13.3%、8.23% 和 1.3% 的词误差率。

    Jan, 2024

  • 跨语言声学 - 语音相似度对多语种语音识别的影响研究

    本文提出了一种新的数据驱动方法来研究跨语音识别方案中的跨语言声学语音相似性，通过训练深度神经网络来将来自不同声音模型的分布转化为可直接比较的形式，并通过熵分析发现少重叠语音的语言更易于跨语言传输，在融合单语言模型方面取得了相对于单语言识别的 8％的改进。

    Jul, 2022

  • 一种无监督概率模型用于低资源语言的语音到翻译对齐

    本论文提出一种模型，结合 IBM Model 2 和 k-means 聚类，使用动态时间规整作为距离度量，在极低资源情况下，该模型比神经模型表现更好，可用于将翻译的语音数据自动对齐。

    Sep, 2016

  • 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

  • 基于数据及知识驱动的多语言训练方法，提升印度语言语音识别系统的性能

    使用数据和知识驱动的方法结合多语言语音数据来进行自动语音识别系统的多语言训练，并在低资源和中资源运用 DNN 的分层映射技术和多任务 DNN 模型，分别在印度语种中取得 9.66％ ~ 27.24％不等的相对准确率提升。

    Jan, 2022