Oct, 2022

端到端语音识别中的语言无关代码切换

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TL;DR本文研究提出一种简单而有效的数据增强方法，以在缺乏大量语料库的情况下训练多语言系统，进而提高 Code-Switching 语音的自动识别水平。通过将不同源语言的音频和相应标签连结在一起训练神经网络端到端 (E2E) 模型，实现在跨句子语言转换方面的提高。
code-switchingneural end-to-end modelsdata augmentationautomatic speech recognitionmultilingual systems
发现论文，激发创造
  • 汉英混合口语端到端语音识别的解决方案

    该论文以声音识别为例，探讨行话中的语言混杂现象，并提出一种多任务学习的解决方案，并针对代码切换情境下的数据稀疏问题提出了词汇扩展方法，并在 SEAME 数据上进行了实验验证。

    Nov, 2018

  • 端到端的语音翻译用于代码切换的语音

    本篇研究关注英语 / 西班牙语对话中出现的代码转换，探讨在语音翻译任务中采用级联和端到端、单向和双向等不同架构的模型表现，得出双向端到端模型表现良好的结论。

    Apr, 2022

  • 减少端到端语种混淆的自动语音识别

    本文基于等价约束理论提出了一种语言相关的注意机制，将单语数据转化为多语数据应用于端到端的自动语音识别中，获得了相对误差减少 17.12% 的优异性能。

    Jan, 2022

  • 低资源语言对的端到端代码开关 ASR

    本文研究了一种面向代码交错语音的端到端语音识别技术，并利用神经网络语言模型和循环神经网络提高低资源情况下的识别性能。

    Sep, 2019

  • 实现端到端的代码交替语音识别

    本文通过混合 CTC-Attention 模型，不同建模单元，语言识别以及不同解码策略等对汉英混合口语识别任务进行了研究，并在 SEAME 语音库上实现了 34.24% 的混淆误差率。

    Oct, 2018

  • 阿拉伯语 - 英语代码切换语音识别的文本数据增强

    本文基于随机词汇替换和等价约束，利用对齐翻译对生成随机合法的混合语言内容进行零样本学习，以解决跨语言语音识别中数据稀缺性、语法结构复杂性和领域匹配问题，实验结果显示，所提出的方法在两个生态有效的混合语言测试集上相对降低了 65.5% 的语言模型困惑度和 7.7% 的 ASR WER，而采用等价约束的人类评估表明，80% 以上的内容质量足够。

    Jan, 2022

  • 无切换编码：语言无关的端到端语音翻译

    我们提出了一种语言无关的端到端语音翻译模型（LAST），并提出了一种数据增强策略来提高代码切换性能。通过使用此模型，我们可以在处理多种语言混合的自然语音时，无需使用语言特定的语音识别和翻译组件，并显著减少延迟和错误率。

    Oct, 2022

  • ASRU 2019 年中英混合口语识别挑战赛：公开数据集、赛道、方法与结果

    该研究介绍了 ASRU 2019 普通话 - 英语代码转换语音识别挑战赛，旨在提高普通话 - 英语代码转换情况下的 ASR 性能。参与者可以使用 500 小时标准普通话语音数据和 240 小时普通话 - 英语混合语音数据。本文总结了三个跟踪中的结果以及系统性能，并讨论了模型训练和方法比较的其他细节。

    Jul, 2020

  • 大语言模型用于代码转换语音识别的生成错误校正

    本文提出了一种利用大型语言模型和自动语音识别所生成的假设列表来解决语码转换的问题的方法，通过低秩适配器实现假设到转录的映射，并且实验证明该方法显著提高了语码转换自动语音识别的准确性，并且大型语言模型在数据效率方面表现出色，为低资源语言中语码转换自动语音识别的数据稀缺问题提供了潜在解决方案。

    Oct, 2023

  • 低资源方言阿拉伯语 - 英语代码切换语音语音识别系统研究

    本研究使用基于 DNN 的混合和 Transformer 的端到端模型构建自动语音识别系统并通过构建系统集成方法来提高识别率，结果表明两种模型相互补充且识别性能都不错。

    Aug, 2021