Jun, 2024

探索多语种广播和机构演讲自动转写的口语语言识别策略

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TL;DR该论文讨论了多语言广播和机构性语音的口语语言识别（SLI）和语音识别，这些是在 SLI 文献中很少讨论的真实应用场景。
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发现论文，激发创造
  • 通过多标签分类实现有效的口语语言识别

    本文主要讲述了如何利用卷积神经网络构建高效的口语语种识别模型，并在训练时采用多标签的方式来应对非目标语种的识别，实验结果表明，该模型相比当前最先进的方法在速度上有数量级的提升，并且在多标签分类任务中更加稳健。

    Jun, 2023

  • 使用 ConvNets 进行口语语言识别

    该研究论文研究了语言识别的问题，使用了基于注意力机制和神经网络的方法，使用频谱图像作为输入以及原始波形作为特征，对六种语言进行了分类，获得了高精度的结果。

    Oct, 2019

  • 流式端到端多语言语音识别与联合语言识别

    本文提出了一种改进的循环神经网络转录模型，通过集成一个帧级语言识别器预测器实现语言识别，以实现流式语音识别，通过流式实现统计汇聚，降低测试时成本，在语音搜索数据集上进行实验，平均命中率达到 96.2%。

    Sep, 2022

  • 利用频谱增强技术进行混合语言口语识别

    本研究针对印度语境下多种语言混杂的情况，对在语音处理中较为基础的语种识别系统 LID 进行优化，提出基于语种掩蔽和光谱增强的方法，在微软研究团队提出的挑战任务中相对基线系统进行了 3-5% 的 LID 准确度改进。

    Oct, 2020

  • 探究语言识别模型的性能：超越简单的错误统计

    研究语言识别系统在 MERLIon CCS 挑战中对不同语言特性的子集的表现，考察其对录音和语音单元的性能，并且提出评估指标的局限性和可能导致算法偏差的问题。

    May, 2023

  • 利用单语数据源训练双语和混码语音识别模型

    本文介绍了一种新的聚合分词器方法，用于训练双语和混合语音自动语音识别模型，从而消除了获得语料库的限制，并演示了这种方法的有效性。

    Jun, 2023

  • 基于机器学习的印度口语识别概述

    本文综合评述了印度口语识别领域的研究现状及其面临的独特挑战，探讨了可用的语音语料库、已有的研究成果和未来的研究方向，有助于了解该领域现状和发展趋势。

    Nov, 2022

  • KIT 的 IWSLT 2023 多语言语音翻译系统

    本文介绍了一种针对具有口音的输入语音和术语密集的内容进行科学会议演讲翻译的语音翻译系统，使用了 kNN-MT 方法进行有效适应，该系统远优于其端对端对应物。

    Jun, 2023

  • 自动化语音工具，帮助社区处理受限语料库以推进语言复兴

    该研究提出了一种隐私保护的工作流程，通过集成语音活动检测（VAD）、自动语音识别（ASR）等技术，提高对受保护语言音频数据的注释效率。该流程旨在为那些使用英语等共同语言进行元语言评论和提问的语音录音解决元语言转录上的问题。研究结果表明匹配得当的这种方法可以在保持数据私密原则的前提下加速记录的元语言转录，并有效减少了数据浏览和筛选的时间。

    Apr, 2022

  • BERT-LID: 利用 BERT 提升口语语言识别

    我们提出了一种基于 BERT 的语言识别系统，通过提取从前端语音识别器导出的语音学后向图（PPG）作为输入，可以提高较短语音段的语言识别表现，该模型可以提高长语音段识别的基准准确率约 6.5％，提高短语音段识别的基准准确率约 19.9％，表明 BERT-LID 在语言识别方面是有效的。

    Mar, 2022