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

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。

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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