streaming models | BriefGPT

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金融和医疗领域的增量异常检测建模：基于流式分析的方法
本文研究了流媒体数据中的离群值检测问题，重点探讨了基于支持向量机、孤立森林、角度、局部离群因子和网络的常见检测方法在金融和医疗领域的应用。结果表明，孤立森林自适应滑动窗口方法是最有效的策略之一，尤其针对高度不平衡的数据集。
PDFa year ago
可解释性端到端语音翻译：通过操作序列生成进行校准，写入和重新排序
本文提出一种将自动语音识别和语音翻译集成生成的方法，允许生成同时满足单调字幕和非单调翻译的操作序列，以实现对语音输入的实时解释。
PDF2 years ago
自我偏置的自监督学习用于 ASR
本文提出了通过微调模型来引导自监督方法学习特定任务的方法，并提出了 MPPT 的变体，可以用于低存储占用的流式模型。这些方法在 Librispeech 语料库上进行的自动语音识别实验中取得了显著的性能提高。
PDF2 years ago
迭代自回归：提高低延迟语音增强模型的新方法
本文介绍了一种简单、有效的技巧，用于训练自回归低延迟语音增强模型，证明了该技术在不同架构和训练场景下均导致了稳定的改进。
PDF2 years ago
基于关注机制端到端语音识别的编码器比较：独立识别模式与重打分模式
本文研究了基于注意力机制的端到端语音识别模型在 Flipkart 语音搜索任务的应用，使用编码器 - 解码器 LAS 架构实现非流式和流式模型并比较它们的性能和延迟要求，结果表明变压器模型具有可接受的词错误率和最低延迟要求，在第二次 LAS
PDF2 years ago
ICML随机投影量化器的自监督学习用于语音识别
论文介绍了一种针对语音识别的自监督学习方法，通过使用随机投影量化器生成离散标签，从而学习模型预测被屏蔽掉的语音信号，并在不更新随机初始化矩阵和码本的情况下实现。通过实验，该方法在 LibriSpeech 上取得了与自监督非流式模型相似的字错
PDF2 years ago