end-to-end spoken language understanding | BriefGPT

关键词end-to-end spoken language understanding

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利用多语言自监督预训练模型进行序列到序列端到端口语理解
使用预训练模型和多语言设置，提出了一种统一的方法来进行 End-to-End 语音语言理解，包括词槽填充，通过在可用的大规模语音识别数据上进行预训练，该方法在多个数据集和跨语言任务上取得了显著的性能提升。
PDF9 months ago
模态可信度感知的鲁棒端到端口语理解训练
提出了一种增强对 ASR 错误鲁棒性的新型端到端（E2E）口语理解（SLU）系统，通过基于 ASR 假设的估计模态置信度融合音频和文本表示，来解决 E2E SLU 系统在文本表示质量低时的问题，并通过在 STOP 数据集上的准确性改进和分析
PDFa year ago
面向端到端语音意图系统中细化语音到 BERT 对齐的逐令牌对比学习预训练
通过交叉语境关注机制，引入了一种简单而新颖的技术，该技术用于从语音编码器中提取上下文嵌入，使得这些嵌入可以与基于 BERT 的上下文嵌入直接比较和对齐。使用类比对损失对这种预训练模型进行微调，直接使用语音进行意图识别可以达到最先进的性能，并
PDF2 years ago
利用语义解码器的多任务 RNN-T 进行流式口语理解
本文提出了一种可流式传输的多任务语义转换器模型，通过自回归的方式预测 ASR 和 NLU 标签，并使用语义解码器聚合以前预测的字块和槽标签，从而优化了 E2E SLU 模型，且在 ASR 和 NLU 指标上表现优于传统的两阶段 E2E SL
PDF2 years ago
面向通用语音助手的端到端口语理解
本文介绍了一种基于可预训练的差分可训练模型和使用 Transformer 的层次化系统的语音识别模型，旨在提高其在商用语音助理中的应用性能。实验表明，与基准系统相比，在一些神经网络模型和数据集之上达到了较好的表现。在对数据进行了重新标注并进
PDF3 years ago
跨模态潜在空间的编码嵌入：面向端到端口语理解
本文提出使用多模型、跨模态潜空间以及三元组损失函数来提高端到端语音理解的性能。
PDF4 years ago
ST-BERT：跨模态语言模型预训练用于端到端口语理解
本文介绍了一种跨模态预训练语言模型 ——Speech-Text BERT（ST-BERT），通过两种预训练任务（Cross-modal Masked Language Modeling and Cross-modal Conditioned
PDF4 years ago