通义语音AI技术问题之JPCP方法的工作原理如何解决

简介: 通义语音AI技术问题之JPCP方法的工作原理如何解决

问题一:JPCP方法是如何工作的?


JPCP方法是如何工作的?


参考回答:

JPCP方法首先将成对约束用于speaker embedding降维,通过SSDR策略调整embedding分布;然后,它利用E2CP方法调整聚类相似度矩阵,以改进说话人聚类的效果;最后,通过E2CPM的改进方法,减少语义结果解码错误所带来的负收益,并保留和强调高置信度的说话人相似度。


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问题二:E2CPM方法的主要作用是什么?


E2CPM方法的主要作用是什么?


参考回答:

E2CPM方法的主要作用是有效减少语义结果解码错误所带来的负收益,并对于高置信度的说话人相似度进行保留和强调。


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问题三:你们的实验基于哪个数据集,并使用了什么作为语义模块的输入?


你们的实验基于哪个数据集,并使用了什么作为语义模块的输入?


参考回答:

我们的实验基于AIShell-4数据集,该数据集包括人数较多的多说话人会议。输入进入语义模块的文本则来自于ASR系统的解码结果(JPCP-I)。


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问题四:JPCP方案在实验中取得了哪些主要成果?


JPCP方案在实验中取得了哪些主要成果?


参考回答:

JPCP方案在实验中有效提高了说话人聚类的效果,其中E2CPM方法起到了关键作用,并且说话人人数预测错误也得到一定的缓解。


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问题五:在仿真成对约束(JPCP-S)上探索方案上限时,你们发现了什么?


在仿真成对约束(JPCP-S)上探索方案上限时,你们发现了什么?


参考回答:

在仿真成对约束(JPCP-S)上探索方案上限时,我们发现当constraints的质量和数量进一步提升时,最终的结果有显著的提升,并且可以更好地减少说话人日志系统说话人人数预测错误。


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