acoustic models | BriefGPT - AI 论文速递

关键词acoustic models

搜索结果 - 31

TED-LIUM 3: 基于增加数据和语料库重新分配的说话人自适应实验
本文介绍 TED-LIUM 发布的第三个语音识别数据集，主要是为了增加训练声学模型的可用数据，比 TED-LIUM 2 多出一倍以上的语料。研究表明，相比 2012 年和 2014 年发布的数据集，通过提高训练数据量，对于端到端的 ASR
PDF6 years ago
基于深度学习的声学模型最新进展（更新）
本文总结了基于深度学习的声学模型最近取得的进展和技术的动机和见解，讨论了可以有效利用可变长度上下文信息的语音识别模型，如 RNN、CNN 及其与其他模型的组合，以及优化了端对端性能的声学模型和鲁棒性训练策略，同时讨论了语音增强和分离等建模技
PDF6 years ago
融合生成对抗网络的统计参数语音合成
本文介绍了一种使用生成对抗网络（GAN）的统计参数语音合成方法，相比于传统的最小生成误差训练算法，该方法能够更自然地生成语音波形，并有效缓解了生成语音参数的平滑问题。我们还研究了不同 GAN 之间的差异，并发现最小化 Earth-Mover
PDF7 years ago
通过采样优化语音识别的期望单词误差率
本文介绍了一种对语音识别声学模型进行最优化训练的方法，使用 Monte Carlo 抽样从传统 sMBR 训练的 lattice 中采样路径来优化期望 WER，并在 Google Home 的 2 通道查询识别任务上实验，并相对于经过良好调
PDF7 years ago
原始波形的深度卷积神经网络
本文提出了一种利用深度卷积神经网络从原始波形数据中直接学习音频模型的方法，通过批归一化、剩余学习和精心设计的下采样实现高效处理音频波形，并在环境声音识别任务中取得了 15% 的性能提升，达到了使用对数 - 梅尔特征的模型的性能。
PDF8 years ago
用于小规模高速公路网络的知识蒸馏
本文研究基于知识蒸馏的紧凑深度神经网络模型用于语音识别任务，并通过序列训练和适应进一步提高模型的准确率。在 AMI 会议语音识别语料库上的实验结果表明，该方法显著提高了模型的准确性，同时减小了模型参数规模与识别准确率之间的差距。
PDF8 years ago
LVCSR 的非常深卷积神经网络的进展
本文探讨了如何有效地扩展使用小型 3x3 卷积核的深度卷积神经网络作为混合 NN-HMM 语音识别系统的声学模型，提出了一种新的 CNN 设计，通过批量归一化来恢复去除时间池化带来的性能损失，确保模型快速、高效地解决长切分音频识别。
PDF8 years ago
循环神经网络压缩及其在嵌入式语音识别 LVCSR 声学建模中的应用
本研究旨在实现恰当地压缩循环神经网络的目的，并提出了一种同时压缩循环和非循环层权重矩阵的通用压缩技术。通过这种方法，将 LSTM 声学模型减小到原来的三分之一，同时保持准确性可接受。
PDF8 years ago
多领域语音识别的数据选择性迁移学习
本论文提出一种通过有效选择训练语音数据来克服负迁移的新技术，该方法利用基于可能性比率的子模块函数为特定目标的相关言语数据进行选择。在广泛领域数据集上进行的实验表明，该技术可以找到相关数据并限制负迁移。使用这种数据选择技术，基于 PLP 特征
PDF9 years ago
使用双向递归深度神经网络进行大词汇连续语音识别的一次通过
本文提出了使用神经网络和语言模型进行大词汇连续语音识别的方法，并通过一种改进的前缀搜索解码算法，使得该方法完全不依赖于基于 HMM 的架构，实现了完全自主的一遍语音识别。在对华尔街日报语料库的实验中，取得了较为具有竞争力的错误率，并且证明了
PDF10 years ago
基于长短期记忆的循环神经网络结构用于大词汇语音识别
本文介绍了一种基于 LSTM 的循环神经网络架构，用于训练大词汇量的语音识别声学模型，与传统的 RNN 和深度神经网络进行了比较。结果表明，LSTM 模型收敛速度快，对于相对较小的模型具有最先进的语音识别表现。
PDF10 years ago