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
  • 基于序列的多语言低资源语音识别

    研究多语言和跨语言语音识别技术，通过使用基于序列的端到端方法，提高系统性能，并可跨语言适应新的语言和领域。

    Feb, 2018

  • 用单个Transformer 实现多语言低资源语音端到端识别

    本文利用单个transformer模型及语言符号，针对低资源语言进行多语言语音识别，相较于SHL-MLSTM具有较高的识别精度。

    Jun, 2018

  • 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

  • 大规模多语言自动语音识别：50种语言，1个模型，10亿参数

    本文探讨了利用单一声学模型进行多种语言训练，以提高低资源语言的自动语音识别性能，并简化支持多种语言的ASR系统的部署。作者在51种语言上进行广泛的基准测试和比较，表明与单语言训练相比，多语言训练的ASR模型可以提高识别性能，特别是对于低资源语言。与单语言基线相比，联合模型、具有语言输入的联合模型和多头模型的平均WER相对减少20.9％、23％和28.8％。据我们所知，这是第一次研究超过50种语言和超过16,000小时声音跨其的多语言ASR的大规模研究。

    Jul, 2020

  • 自动语音识别多语言模型综述

    该论文研究了基于跨语言转移的多语种自动语音识别模型的最新进展和最佳实践，并探讨了未来的研究方向和建议。

    Feb, 2022

  • 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

  • 面向低资源语言的多语种Transformer语言模型

    通过将多个低资源语言聚集在一起来实现地区组多语言Transformer LM的最佳性能，使得Monolingual LM候选模型表现更佳且减少维护成本和运营费用。

    Sep, 2022

  • 通过多语言微调和持续预训练为新的欠资源语言调整多语音表示模型

    本研究尝试将预训练的多语言wav2vec 2.0神经模型应用于研究极度濒危的阿伊努语，通过多语言微调和预训练对模型进行改进，结果显示继续预训练是适应新语言的最有效方法，并且利用类似语言的数据进行微调可以显著减少错误率。

    Jan, 2023

  • 使用大型语言模型进行大规模多语言浅层融合

    利用单一多语言语言模型（LM）来进行多语言浅层融合任务，并将其应用于最先进的端到端模型，相对于类似推理期间的密集 LM ，GLaM 可将英语长尾测试集的 WER 降低4.4 ％，平均相对 WER 降低3.85％，并且最高降低10％。

    Feb, 2023

  • 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