本文研究了声学词嵌入，探索了语义学声学词嵌入，并提出了一种基于多语种转移的语义学声学词嵌入方法，能够显著提高词汇相似性任务的表现，并且能够用于语义检索。

Jul, 2023

本研究对英语发音学习到的声学单词嵌入进行了分析，发现学习目标对模型架构的表示特征具有显著的影响。

Jan, 2023

该研究针对缺乏已标注数据的零资源语言开发语音应用的挑战，特别使用声学词嵌入（AWE），通过多语言转移利用来自几种资源丰富的语言的已标注数据。该研究介绍了一种新的神经网络，优于现有的 AWE 模型在零资源语言上的表现，研究还探讨了资源丰富语言的选择对结果的影响。AWE 应用于斯瓦希里语广播中的仇恨言论检测的关键词识别系统，展示了在实际场景中的稳健性。此外，新颖的语义 AWE 模型提高了语义查询示例搜索的性能。

Jan, 2024

通过使用循环神经网络 (RNNs) 改进了模型训练的效率和性能，我们提出了基于 RNNs 的新的区分性的声学词嵌入 (AWE) 和声学基础词嵌入 (AGWE) 的方法；我们将这些发展扩展到几种低资源语言，并且在有限标记数据的情况下展示了多语言训练的性能提升；我们将这些嵌入模型应用于基于示例的语音搜索和自动语音识别等下游任务；最后，我们展示了我们的嵌入方法与最近的自监督语音模型的比较和补充。

Aug, 2023

本文研究了六种语言中通过序列编码 - 解码模型学习到的声学词嵌入的基本属性，展示了其表示空间中包含单词的绝对时长和说话者信息，且在这些 AWE 的表示空间内，单词的嵌入距离会随着它们的语音差异而增加，且表现出词语起始偏置，证明了 AWE 作为认知科学中一个有潜力的工具，在连接语音处理和词汇记忆方面具有良好的前景。

Apr, 2020

研究验证了自我监督语音模型的有效性，但是在各种任务中最佳利用其表示仍然具有挑战性。本研究深入研究了声学词嵌入（AWEs），这是从连续表示中得出的固定长度特征，以探索它们在特定任务中的优势。通过在两个不同的语料库 IEMOCAP 和 ESD 上进行比较实验和层次准确性分析，我们探讨了 AWEs 和原始自我监督表示之间的差异，以及适当地使用 AWEs 与词嵌入相结合所取得的高竞争性 SER 准确性。

Feb, 2024

本研究研究了多种预训练模型和池化方法，用于构建自监督表征下的变长口语单词片段的声学词嵌入，发现 HuBERT 表示法在英语 AWE 上具有与当前最先进技术相媲美的效果，并且在 XiTsonga、Mandarin、French 上显著优于多语言模型 XLSR-53。

Oct, 2022

本文研究了使用自监督预训练技术来提高语音识别的准确性，发现在监督学习框架中，利用不同的预训练自监督特征作为 Acoustic Word Embeddings 的输入是最有效的方法，并且这种方法可实现跨语言迁移。

Jan, 2023

本研究用多视角学习、双向 LSTM 嵌入模型和多视角对比损失函数等方法学习神经音频单词嵌入，实现在语音检索和识别任务中避免模棱两可的子词表示，改善词汇区分效果，并在交叉视图词区分和词相似度等其他任务中展示了应用前景。

Nov, 2016

本文提出一种方法，使用注意力分配从监督序列到序列的语音到单词识别模型中直接构建上下文语音嵌入。在一系列 16 个标准句子评估任务中，我们的嵌入表现与在语音转录中训练的 word2vec 模型相当。此外，我们在口语理解任务上评估这些嵌入并观察到，我们的嵌入匹配基于文本的嵌入在首先进行语音识别，然后从转录中构建单词嵌入的流水线中的性能。

Feb, 2019