language recognition | BriefGPT

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使用多个 softmax 上的注意力的流式双语端到端自动语音识别模型
本文介绍了一种新颖的双语端到端模型，通过共享编码器和预测网络，并通过自注意机制组合语言特定的联合网络，实现了单一神经模型对多种语言的识别和支持语言之间的动态切换，相比传统双语基线模型，该方法在印地语、英语和混合代码测试集上分别降低了 13.
PDF5 months ago
口语语种识别的多模态建模
使用多模态元数据进行语种识别，证明视频标题、描述和地理位置等元数据对语种识别的贡献，并在两个不同的 YouTube 视频数据集上获得了最先进的语种识别结果，并进行了基于模态的贡献度分析。
PDF9 months ago
面向语言识别的标签感知语音表示学习
本文提出了一种新的 Label Aware Speech Representation (LASR) 方法，将自我监督表示学习与语言标签信息相结合，使用三元组目标函数将语言标签与自我监督损失函数结合起来，并进一步优化语音表示以适用于下游任务
PDFa year ago
ICLR非确定性堆栈循环神经网络的惊人计算能力
通过给循环神经网络增加非确定性堆栈数据结构，可以扩展循环神经网络的语言识别能力，识别上下文无关语言和更多的非上下文无关语言，同时提高信息容量，这可以通过模拟向量堆栈来实现。
PDF2 years ago
利用时延神经网络进行自动语音语言识别
本研究构建并训练了一种基于自动语音识别技术的语言识别系统，可自动识别阿拉伯语、西班牙语、法语和土耳其语，并通过投票方式进行预测，准确率很高。
PDF2 years ago
BERTphone: 适用于话语级别的说话人和语言识别的音素感知编码器表示
介绍了 BERTphone，这是一种在大型语音语料库上训练的 Transformer 编码器，可输出具有音素感知上下文表示向量，可用于说话人和语音识别。Bertphone 在 speaker recognition 和 language r
PDF5 years ago
探索端到端说话人和语言识别系统中的编码层和损失函数
本研究探索了编码层、池化层和损失函数在端到端语音说话人和语言识别系统中的作用，开发了一个用于语音说话人和语言识别系统的端到端统一的、可解释的系统，并对编码层和损失函数进行了改进，实验结果表明改进后的端到端学习系统显著提高了性能。
PDF6 years ago
语音和语言识别的统一深度神经网络
本研究使用深度神经网络（DNN）学习特征表示和亚音素后验概率，证明使用单个 DNN 进行说话人和语言识别可以取得显著的性能提升。统一 DNN 方法在 2013 年域自适应挑战说话人识别任务上取得了 55% 的 EER 降低，以及在 NIST
PDF9 years ago
ICLR利用随机索引进行语言识别
使用随机投影和随机向量生成较为简单的随机索引，分析其在语言识别中的应用，证明其在 21 门不同语言识别中取得了 97.8% 的高精度。
PDF10 years ago