Oct, 2023

低资源自动语音识别的方言适应和数据增强：MADASR 2023 挑战中的 TalTech 系统

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TL;DR通过使用 aligned data augmentation 技术增强语言多样性和 deep prefix tuning 方法进行方言适应，Tallinn University of Technology（TalTech）在 ASRU MADASR 2023 Challenge 的两个轨道中都取得了显著的改进，并实现了参与团队中最低的词错误率。
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发现论文，激发创造
  • Transsion TSUP 的语音识别系统用于 ASRU 2023 MADASR 挑战

    该研究提出了一种语音识别系统，专门用于适应资源有限的印度语言，采用 ASR 模型和 KenLM 语言模型，取得了较低的错误率。

    Jul, 2023

  • IWSLT 2022 方言和低资源语音翻译任务的 ON-TRAC 联盟系统

    本文介绍了 ON-TRAC 联盟为 2022 年 IWSLT 评测的两个挑战领域（低资源和方言演讲翻译）开发的翻译系统，该系统包括利用传递学习的管道方法和基于 wav2vec 2.0 模型转换的语音转换模型等。

    May, 2022

  • 利用数据增强提高低资源语音识别的准确性

    研究发现，利用自训练及文本转语音增广训练数据可以有效提高低资源语种的 ASR 性能，为解决数据稀缺问题提供了一种高效解决方案。

    May, 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

  • 低资源语音识别的语音合成数据增强

    本研究旨在提出一种新的数据增强方法来改善自动语音识别模型，该方法生成合成文本和合成音频，使用该方法可以提高 Quechua 语言的 ASR 模型的词错误率（WER）达到 8.73％的改善。

    Apr, 2022

  • 使用合成数据和迁移学习在低资源文本转语音系统中进行快速说话者适应

    使用端到端深度学习方法构建的文本到语音系统，通过高资源语言数据和合成数据进行迁移学习，利用目标语言中的现有单语者文本到语音系统生成领域内合成数据，实现在低资源环境下训练高质量的单语者文本到语音系统，证明了双重预训练和仅解码器微调的重要性，并提出了一种低成本的自定义文本到语音模型训练解决方案。

    Dec, 2023

  • 基于数据增强的方言调适对 LLMs

    该研究报告通过使用不同类型的语言模型并利用数据增强技术，提出了一种结合方法，旨在改善南斯拉夫南方微方言上大规模语言模型（LLMs）的通识推理能力评估，通过实验证明数据增强技术能够显著提升开源型模型类别在三个南斯拉夫方言（Chakavian、Cherkano 和 Torlak）的测试数据集上的性能，突出了数据增强的实际效用和 LLMs 在处理非标准方言方面的潜力以推进低资源和方言环境下的自然语言理解。

    Apr, 2024

  • 利用数据收集和无监督学习对突尼斯阿拉伯语混合语音自动识别的提升

    本研究旨在解决突尼斯方言语音识别的挑战，通过采集和注释文本和音频数据，并探索自监督、半监督和少样本代码转换方法，使其在不同的突尼斯测试集中取得前沿成果，最终通过人工评估确保翻译的准确性，所提出的模型适用于突尼斯阿拉伯语、英语和法语的语言混合，并提供训练和测试数据供公众使用和进一步改进。

    Sep, 2023

  • USTC-Ximalaya 系统在 ICASSP2022 多通道多方会议转录（M2MeT）挑战中的应用

    在多频道多方会议转录挑战中，我们提出了两种改进目标说话人语音活动检测技术，能够处理高重叠率，重音和嘈杂环境中的多人对话，并展示了我们的系统与经典聚类算法相比，在 ALIMEETING 语料库中将 DER 降低了长达 66.55/60.59%。

    Feb, 2022

  • 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