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预测口语对话代理的启动点
本文的研究目的是为了提高口头对话系统的自然度，通过一些预训练模型和特征，预测对话系统主动发起回合的时间点，并在 Switchboard Corpus 上实现了更好的性能表现。
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2 years ago
ACL
具有对话上下文信息的声学到词语模型
直接从声音到单词，利用交际上下文信息的端到端语音识别模型，在 Switchboard 语料库上验证表现优于现有模型。
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5 years ago
语言发生障碍与人类口语转录错误
本研究探讨了与口语转录中出现错误相关的语境，揭示了人类感知语言中的流利性和其他对话语言现象。提供一个新版本的 Switchboard 语料库，用于谨慎地转录口语，并展示了转录错误对自动检测口语中语重心长现象的评估的影响。
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5 years ago
上下文感知的端到端语音识别
本研究提出了一种对话上下文感知的语音识别模型，该模型可以在端到端的方式下明确地使用除句子级别信息以外的上下文信息，以使整个系统能够被训练得更好并表现得更优秀。我们在 Switchboard 交谈语音语料库上评估了我们的方法并显示出优于可比较
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6 years ago
使用双向 LSTM 进行犹豫检测
本文提出了一种利用双向 LSTM 神经网络进行自修复检测的方法，并使用模式匹配特征来降低对于词汇量的敏感度，提高了模型的性能。实验结果表明，在 Switchboard 语料库中，模型在标准的自修复检测任务和纠正检测任务中均表现出了出色的性能
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8 years ago
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