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1.
样例关键词识别是将语音关键词片段与语音流中的片段匹配的任务。在低资源或零资源的情况下,样例关键词识别通常采用基于动态时间规正的方法。近年来,神经网络声学词嵌入已成为一种常用的样例关键词识别方法,但神经网络的方法受限于标注数据数量。使用wav2vec预训练可以减少神经网络对数据量的依赖,提升系统的性能。使用wav2vec模型提取的预训练特征直接替换梅尔频率倒谱系数特征后,在SwitchBoard语料库中提取的数据集上使双向长短时记忆网络的神经网络声学词嵌入系统的平均准确率提高了11.1%,等精度召回值提高了10.0%。将wav2vec特征与梅尔频率倒谱系数特征相融合以提取嵌入向量的方法进一步提高了系统的性能,与仅使用wav2vec的方法相比,融合方法的平均准确率提高了5.3%,等精度召回值提高了2.5%。  相似文献   
2.
邬龙  黎塔  王丽  颜永红 《软件学报》2019,30(S2):25-34
为了进一步利用近场语音数据来提高远场语音识别的性能,提出一种基于知识蒸馏和生成对抗网络相结合的远场语音识别算法.该方法引入多任务学习框架,在进行声学建模的同时对远场语音特征进行增强.为了提高声学建模能力,使用近场语音的声学模型(老师模型)来指导远场语音的声学模型(学生模型)进行训练.通过最小化相对熵使得学生模型的后验概率分布逼近老师模型.为了提升特征增强的效果,加入鉴别网络来进行对抗训练,从而使得最终增强后的特征分布更逼近近场特征.AMI数据集上的实验结果表明,该算法的平均词错误率(WER)与基线相比在单通道的情况下,在没有说话人交叠和有说话人交叠时分别相对下降5.6%和4.7%.在多通道的情况下,在没有说话人交叠和有说话人交叠时分别相对下降6.2%和4.1%.TIMIT数据集上的实验结果表明,该算法获得了相对7.2%的平均词错误率下降.为了更好地展示生成对抗网络对语音增强的作用,对增强后的特征进行了可视化分析,进一步验证了该方法的有效性.  相似文献   
3.
何文龙  高长丰  黎塔  刘建 《信号处理》2021,37(5):893-901
为了进一步利用源文本数据来提高语音翻译的性能,本文提出了一种基于生成对抗网络的端到端语音翻译算法。通过加入判别网络来判断语音特征序列和文本特征序列的真伪,从而引导生成模型来学习文本真实序列的分布,以使语音序列特征分布更加逼近文本特征序列的分布。引入了Wasserstein GAN(WGAN)来计算语音特征序列和文本特征序列通过判别器的标量似然值的Earth-Mover(EM)距离,来解决语音特征序列和文本特征序列存在长度不一致的问题。整个模型遵从多任务学习和对抗学习的训练准则,本文在How2数据集上和MuST-C英中数据集上验证了本文提出算法的有效性,该方法可以显著提升翻译质量。   相似文献   
4.
近些年来,多种基于卷积神经网络(CNNs)的模型结构表现出越来越强的多尺度特征表达能力,在说话人识别的各项任务中取得了持续的性能提升.然而,目前大多数方法只能利用更深更宽的网络结构来提升性能.该文引入一种更高效的多尺度说话人特征提取框架Res2Net,并对它的模块结构进行了改进.它以一种更细粒化的工作方式,获得多种感受野的组合,从而获得多种不同尺度组合的特征表达.实验表明,该方法在参数量几乎不变的情况下,等错误率(EER)相较ResNet有20%的下降,并且在VoxCeleb,SITW等多种不同录制环境和识别任务中都有稳定的性能提升,证明了该方法的高效性和鲁棒性.改进后的全连接模块结构能更充分利用训练信息,在数据充足和任务复杂时性能提升明显.具体代码可以在https://github.com/czg0326/Res2Net-Speaker-Recognition获得.  相似文献   
5.
近些年来,多种基于卷积神经网络(CNNs)的模型结构表现出越来越强的多尺度特征表达能力,在说话人识别的各项任务中取得了持续的性能提升。然而,目前大多数方法只能利用更深更宽的网络结构来提升性能。该文引入一种更高效的多尺度说话人特征提取框架Res2Net,并对它的模块结构进行了改进。它以一种更细粒化的工作方式,获得多种感受野的组合,从而获得多种不同尺度组合的特征表达。实验表明,该方法在参数量几乎不变的情况下,等错误率(EER)相较ResNet有20%的下降,并且在VoxCeleb, SITW等多种不同录制环境和识别任务中都有稳定的性能提升,证明了该方法的高效性和鲁棒性。改进后的全连接模块结构能更充分利用训练信息,在数据充足和任务复杂时性能提升明显。具体代码可以在https://github.com/czg0326/Res2Net-Speaker-Recognition获得。  相似文献   
6.
邢安昊  黎塔  颜永红 《声学技术》2013,(Z1):211-212
0引言语音被认为是人与人之间交流最自然的方式之一,自动语音识别(ASR)也是一种重要的人机交互方式。几十年来,众多学者做了大量与语音识别相关的工作,其中的一个方向就是激活词语音识别,也可以称为激活词检测:向机器发出某条语音命令,让机器执行某项任务。现如今,这项技术在智能家居领域有着广泛的应用前景。  相似文献   
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