3月16日云栖精选夜读：显著超越流行长短时记忆网络，阿里提出DFSMN语音识别声学模型
2018-03-16
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简介：
在语音顶会ICASSP，阿里巴巴语音交互智能团队的poster论文提出一种改进的前馈序列记忆神经网络结构，称之为深层前馈序列记忆神经网络（DFSMN）。研究人员进一步将深层前馈序列记忆神经网络和低帧率（LFR）技术相结合，构建LFR-DFSMN语音识别声学模型。
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声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同，识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种： 声纹辨认：从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人，为多选一的问题 声纹确认：判断测试语音是否由目标说话人所说，是二选一的问题（是或者不是） 按照应用具体分为两种： 文本相关：要求使用者重复指定的话语，通常包含与训练信息相同的文本（精度较高，适合当前应用模式） 文本无关：对使用者发音内容和语言没有要求，受信道环境影响比较大，精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍： 郑斯奇，达摩院算法专家，毕业于美国哈佛大学，研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
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