通过对离散单元在端到端语音处理模型中应用的系统和全面的探索，实验证明离散单元在几乎所有设置中都可以取得相当好的结果。

Sep, 2023

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

我们团队在 ICMC-ASR 挑战赛的两个方向上付出了努力，包括多通道前端增强和辨析、训练数据增强、多通道分支的语音识别模型，经测试，在官方 Eval1 和 Eval2 数据集上，我们的最佳系统相对于官方基准系统提高了 34.3% 的 CER 和 56.5% 的 cpCER。

Dec, 2023

通过将预训练的基于文本的大型语言模型（LLM）与语音输入集成，我们提出使用离散语音单元（DSU）代替连续值语音编码器输出，通过语音适配器将其转换为 LLM 的标记嵌入空间。我们使用自监督语音编码器后跟 k-means 聚类生成 DSU。所提出的模型在来自可见 / 不可见领域的语音输入上表现出强大的性能，并具有口语问答指令遵循能力。我们还探索了来自自监督语音编码器的不同层以及 Mel 频率倒谱系数（MFCC）提取的各种类型的 DSU。我们的发现表明，在口语问答任务的指令调优中，ASR 任务和数据集并不关键。

Jun, 2024

该论文介绍了 THUEE 团队为 IARPA OpenASR21 挑战赛开发的语音识别系统，包括使用基于混合体系结构的 ASR 系统、使用 Grapheme-to-Phoneme 技术扩展发音词典来缓解词汇外问题、使用 self-supervised 学习框架 wav2vec2.0 等技术来提高识别准确度等。

Jun, 2022

本文介绍了 NPU-ASLP-LiAuto（第 237 队）在 2023 年中国连续视觉语音识别挑战赛中引入的视觉语音识别（VSR）系统，涉及单说话人 VSR 任务的固定和开放跟踪，以及多说话人 VSR 任务的开放跟踪。实验结果表明，在多系统融合后，我们的系统在单说话人任务上实现了 34.76% 的 CER，在多说话人任务上实现了 41.06% 的 CER，在我们参与的所有三个跟踪中排名第一。

Jan, 2024

本文介绍了一种名为 LRSpeech 的 TTS 和 ASR 系统，能够在极低资源的情况下支持资料匮乏的语言，并通过三个关键技术来优化模型，包括基于富资源语言的预训练和微调、TTS 和 ASR 之间的双重转换以及知识蒸馏等。实验证明 LRSpeech 在语音合成方面达到了工业部署的要求，在语音识别方面达到了很好的识别精度，并且需要非常少的训练数据。

Aug, 2020

SpeechX 是一种通用的语音生成模型，能够实现零 - shot 语音合成和各种语音转换任务，处理干净和嘈杂信号。SpeechX 结合了神经编解码器的语言建模和多任务学习，通过任务相关的提示实现统一和可扩展的建模，并在语音增强和转换任务中提供一致的方法来利用文本输入。实验结果表明，SpeechX 在零 - shot 语音合成、降噪、目标扬声器提取、语音去除和语音编辑等多种任务中表现出效果，与专门模型相比实现了可比或更好的性能。

Aug, 2023

本文介绍了我们的 MSXF TTS 系统，使用了端到端 TTS 系统，并在训练阶段添加了一个约束损失。我们还研究了语音速度和音量对欺诈的影响。我们的团队在 ADD 挑战赛上获得了第四名。

Jan, 2022

DIarization of SPeaker and LAnguage in Conversational Environments (DISPLACE) 2024 challenge involves tasks of speaker diarization (SD), language diarization (LD), and automatic speech recognition (ASR) on a multilingual conversational speech dataset, with details of the dataset, baseline systems, and performance comparison with DISPLACE-2023.

Jun, 2024