spontaneous speech | BriefGPT

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自动病理说话检测中的语音模式影响
自动病理性言语检测方法在识别不同病理情况方面表现出有希望的结果。本文研究了言语模式对于自动病理性言语检测方法的影响，并对传统机器学习和深度学习两类方法进行了分析。结果表明，传统方法在捕获自发言语中的病理鉴别线索方面存在困难，相比之下，深度学
PDF22 days ago
自发语码转换中的调整测量
该研究探讨了在代码切换的语境中，对话者之间是否存在与在单一语言语境中相似的协调现象，并发现积极回答了这一问题，这对通用性的协调现象作为一种交流现象以及包容性和交互式语音技术的潜在应用产生重要影响。
PDF8 months ago
用于阿尔茨海默病检测的转移语音通用和抑郁症特定知识
通过知识迁移（从语音通用知识和抑郁症特定知识）处理训练数据稀缺问题，完成了对阿尔茨海默病的自发语音检测和抑郁检测，并在常用 ADReSSo 数据集上获得了 0.928 的 F1 得分。
PDF9 months ago
自发语音的主题识别：丰富音频特征与嵌入的语言信息
该研究探讨了在低资源情况下，通过比较纯音频和混合多模态技术的音频识别解决方案，发现纯音频解决方案是没有自动语音识别系统的情况下的可行选项，并且混合多模态解决方案获得了最佳结果。
PDFa year ago
融合语言学知识的实证研究：个性化自然语音合成中的充填式停顿
本研究旨在探讨基于语言知识的个性化自发性语音合成，着重针对充满话语不流畅的填充停顿进行个性化处理，通过开发一个基于多说话者语料库训练的非个性化外部填充停顿预测器的语音合成方法进行比较评估，证明了填充停顿时态与词汇的交错对自然度和个性化的必要
PDF2 years ago
针对 SE&R 2022 挑战赛的领域特定 Wav2vec 2.0 微调
该论文致力于提高 ASR 模型的鲁棒性，以应对葡萄牙语中不同方言的准备性和自发性演讲，并通过领域特定方法微调 ASR 模型，应用增益归一化和选择性噪声插入等技术，提高了测试集上的性能表现。
PDF2 years ago
BEA-Base: 匈牙利自发语音识别基准测试
介绍了一种依据 BEA 的子集 BEA-Base，用于评估匈牙利语的自然语音识别系统，并使用多语言自监督预训练的方法，比传统的方法实现了 45% 的识别误差率的降低。
PDF2 years ago
ASCEND：一种用于多轮会话中混用中英文的自发语言数据集
本研究报告了 ASCEND 计划的设计及数据采集方式，其中包括 10.62 小时的高质量普通话中英文语音，采用 wav2vec 2.0 模型进行基线实验，取得了 22.69% 的字符误差率和 27.05% 的混合误差率。
PDF3 years ago
神经模型中风格在语音解析中的作用
本文通过深度学习技术重新审视了语言处理中书面文本对口语处理的作用，发现书面文本与口语数据的不匹配使得基于书面文本训练的处理器应用于口语处理时表现不佳，而基于神经网络的方法使书面文本可以用于提高口语处理性能，同时考虑语调因素可以进一步提高性能
PDF4 years ago
自然语言处理技术在自发言语中预测阿尔茨海默病方面的比较
该研究使用 Spontaneous Speech 数据集文本转录，使用多种模型对 AD 和正常人的分类和预测进行训练和评估。结果表明，使用 TF-IDF 向量化器作为输入的 SVM 模型和使用 ' DistilBERT ' 的预训练模型作为
PDF4 years ago
ACL关注意料之外的信息：利用韵律创新进行断句检测
本文介绍了一种新方法来提取基于文本的声学提示，并引入文本分布预测来提取矢量 z - 分数特征（创新），对比不同融合技术的早期和晚期融合模型，并比高准确率的仅文本模型取得了更高精度。
PDF5 years ago
使用噪声通道模型和深度神经语言模型进行语言不流畅性检测
本论文提出了一种自发言语转录中的 “LSTM 噪声信道模型” 来检测非流畅性，其中使用了 NCM 生成 n 最佳分析，并使用 LSTM 语言模型，及其他功能，用于鉴别最合理的分析，证明使用 LSTM 语言模型在噪声通道识别的重排过程中提高了
PDF6 years ago