AI识别方言困难!专家探索用算法度量方言差距,提议构建统一框架
·确定一系列核心方言并为其建立自动语音识别(ASR)模型,当一种未知方言出现时,分析它距离这一系列核心方言中的哪些方言较近,就可以用合适的核心方言ASR模型识别出这种未知方言的内容。·方言应用的窗口期大约是二三十年。AI识别方言的实际困难大,我国方言体系之间甚至每一类方言内部的地域差异都普遍存在,各地方言常以...
机器学习中的动态时间规整(DTW)算法
模式识别和异常检测:通过比较时间序列与已知的模式或正常范围的序列,DTW可以用于识别特定的模式或检测异常情况。聚类分析:在时间序列聚类任务中,DTW距离可以作为聚类算法中的距离度量,以发现具有相似形态但可能在时间轴上有所偏移的序列群体。四、改进方向尽管DTW算法在许多领域都显示出其有效性,但在实际应用中仍然...
AI识别方言困难?专家探索用算法度量方言差距
确定一系列核心方言并为其建立自动语音识别(ASR)模型,当一种未知方言出现时,分析它距离这一系列核心方言中的哪些方言较近,就可以用合适的核心方言ASR模型识别出这种未知方言的内容。方言应用的窗口期大约是二三十年。AI识别方言的实际困难大,我国方言体系之间甚至每一类方言内部的地域差异都普遍存在,各地方言常以口语形...
浅谈语音识别、匹配算法和模型
如:数字“three”,音素的第一部分与在它之前的音素存在关联,中间部分是稳定的部分,而最后一部分则与下一个音素存在关联,这就是为什么在用HMM模型做语音识别时,选择音素的三状态HMM模型。(上下文相关建模方法在建模时考虑了这一影响,从而使模型能更准确地描述语音,只考虑前一音的影响的称为Bi-Phone,考虑前一音和...
音视频技术开发周刊:AV2 开发进程回顾;语音识别未来十年还能做什么?
我们将此方案在H.265标准参考编码软件上进行验证,实验表明,我们的方案可以在相同的任务精确度下,节省34.39%到52.62%的编码码率。网易云信今年发布的WE-CAN有哪些亮点?今年,网易云信发布了自研新一代大规模分布式传输网络WE-CAN(CommunicationsAccelerationNetwork)。根据网易云信发布的信息,WE-CAN...
如何亿点点降低语音识别跨领域、跨语种迁移难度?
最终算法流程如表1:表1:CMatch学习算法二、领域内、跨设备、跨环境语音识别,CMatch均取得最佳效果表2是跨设备语音识别时的结果,值得注意到的是,Source-only的模型在其他设备录制语音上的识别效果相比领域内模型都会有一定程度的下降(www.e993.com)2024年7月27日。而基于全局MMD和领域对抗训练的方法均有所提升,CMatch则在各个情况下...
个性化自动语音识别,苹果用联邦学习创建评估调整新系统
该ASR系统使用服务器端的ASR系统融合来计算自身的最终识别结果,其中高度个性化设备上ASR系统的识别结果与通用性更强的服务器端ASR系统的结果相结合。本研究提出的转录用户语音输入的ASR引擎使用了一个包含数十万个单词的通用词汇表。下表3展示了该研究eWER指标与实际WER度量的对比情况。对比结果...
今日Paper | 蚊子叫声数据集;提高语音识别准确率;对偶注意力推荐...
提高有噪声情况下的语音识别准确率——而且用常见工具就可以基于对偶图注意力网络多方面社交影响的推荐系统想研究蚊子、阻止疟疾,你需要一个蚊子叫声数据集用于类递增目标检测的交叉数据集训练卷积均值:一种简单的用于照度估计的卷积神经网络提高有噪声情况下的语音识别准确率——而且用常见工具就可以...
学界| 面向工程师的机器学习简介:理论、算法、概念全覆盖
A附录A:信息度量A.1熵A.2条件熵和互信息A.3散度度量B附录B:KL散度和指数分布族致谢参考文献介绍当我在教授机器学习课程时,有着工程学背景的同事和学生经常问及:如何更好地入门机器学习。我通常会以书籍推荐的形式回应——一般但稍微过时的介绍,请读这本书;对于基于概率模型方法的详细调...
10个机器学习中常用的距离度量方法
动态时间规整是测量两个不同长度时间序列之间距离的一种重要方法。可以用于所有时间序列数据的用例,如语音识别或异常检测。为什么我们需要一个为时间序列进行距离测量的度量呢?如果时间序列长度不同或失真,则上述面说到的其他距离测量无法确定良好的相似性。比如欧几里得距离计算每个时间步长的两个时间序列之间的距离。但是...