acoustic unit discovery | BriefGPT

关键词acoustic unit discovery

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改进特征的语音分割和词库学习再探
我们重新审视了一种自我监督的方法，将未标记的语音分割成类似词的段落。我们从两阶段的惩罚持续时间的动态规划方法开始，进行零资源分割，而无需学习明确的词汇表。在第一阶段的声学单元发现阶段，我们用 HuBERT 替换对比预测编码特征。在第二阶段的
PDF5 months ago
EMNLP透过听力引导语义：口语句子嵌入的无监督学习
本研究通过转换语音信号为由声学单元发现生成的隐藏单元并提出了 WavEmbed，一个多模态连续自编码器，用于预测从语音传感器中提取的隐藏单元的密集嵌入，其次通过知识蒸馏提出 S-HuBERT。最佳性能的模型与人类判断之间的相关性中等（0.5
PDF2 years ago
无监督声学单元发现的潜在狄利克雷分配的时间扩展
本文介绍了一种扩展 LDA 模型的方法，利用马尔可夫链来建模时间信息，从而用于语音信号的无监督单元发现。与基本的 LDA 模型相比，扩展后的模型可以更好地描述相邻单元之间的关系，从而得到更好的语音单元划分结果。
PDF2 years ago
零语音 2020 挑战中基于向量量化的神经网络用于语音单元发现
本文提出两种神经模型，均使用向量量化技术将连续特征映射为有限的编码，旨在利用无标签数据学习将语音的音素内容与说话人特定细节分离的离散表述。在 Zero Speech 2020 挑战赛的英语和印度尼西亚语数据上，我们的两个模型都优于 2019
PDF4 years ago
使用关注力的无监督语音词语切分
这篇研究是对注意力词分割的首次尝试，通过从语音信号中直接进行词分割，最终目标是在低资源的口头语言中自动识别词汇单位。该方法假定在 UL 语言中的记录与资源充足的语言中的翻译相配对。使用声学单元发现（AUD）将语音转换为伪音段序列，然后使用神
PDF6 years ago