zero resource speech challenge | BriefGPT

关键词zero resource speech challenge

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自我监督的语言学习：从零语音资源挑战中的经验教训
通过 Zero Resource Speech Challenge 系列自 2015 年以来的六个版本的总结，讨论了自我监督或无监督机器学习的最新进展，并重点介绍了声学单元发现，口语术语发现，离散重构和口语语言建模四项任务的相关度量标准和基
PDF2 years ago
口语建模需要离散单元吗？
本文研究了在语音语言建模中，离散与连续表示的作用，结论表明离散化具有重要作用，并在 HuBERT 特征上训练了语言模型，在 Zero Resource Speech Challenge 2021 中实现了最新的语言词汇、句法和语义方面的最佳
PDF2 years ago
零资源语音挑战 2020: 发现离散的子词和单词单元
通过 Zero Resource Speech Challenge 比赛，发现无标签的原始音频信号中的语音表示，主要包括发现低比特率的子词表示，以优化语音合成的质量；和发现未经分割的原始语音中的类似单词的单位。
PDF4 years ago
零资源语音挑战赛 2019: 无 T 的 TTS
本文介绍了 2019 年零资源语音挑战赛，该赛事要求在没有文本或音标的情况下构建语音合成器，提供了一个目标语音的原始音频，但没有文本或标签。参赛者必须以无监督的方式发现子单元，并以最佳方式将其与声音记录对齐，以便从新的演讲者中综合出类似目标
PDF5 years ago
零资源语音挑战赛 2017
本文介绍了一项新挑战，旨在从原始语音中发现子词和单词单位。该挑战旨在构建跨语言的系统，并适应新的讲话者，介绍了挑战的设计特点和评价指标，并讨论了十七个模型的结果。
PDF7 years ago