为了让机器听懂“长篇大论”，阿里工程师构建了新模型-低调大师

为了让机器听懂“长篇大论”，阿里工程师构建了新模型

2019-02-19 608

小叽导读：本研究我们提出了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）。进一步地我们将深层前馈序列记忆神经网络和低帧率（LFR）技术相结合构建了LFR-DFSMN语音识别声学模型。该模型在大词汇量的英文识别和中文识别任务上都可以取得相比于目前最流行的基于长短时记忆单元的双向循环神经网络（BLSTM）的识别系统显著的性能提升。而且LFR-DFSMN在训练速度，模型参数量，解码速度，而且模型的延时上相比于BLSTM都具有明显的优势。

作者：张仕良、雷鸣、鄢志杰、戴礼荣

收录于：ICASSP-2018

研究背景

近年来，深度神经网络成为了大词汇量连续语音识别系统中的主流声学模型。由于语音信号具有很强的长时相关性，因而目前普遍流行的是使用具有长时相关建模的能力的循环神经网络（RNN），例如LSTM以及其变形

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示范了200句后，我的声音“双胞胎”诞生了！

小叽导读：语音合成的主要目的是让机器将文字变为人可以听得懂的声音。针对某个人，如果希望机器比较好地发出他的声音，那么需要录制这个人大量（几千到几万句话不等）的音频。很多时候，用户没有时间也没有精力录制这么多的音频。说话人自适应算法就是用来解决这个问题的，它利用用户少量的音频来学习，并能够发出令人满意的声音。使用本文提出的语音合成中的说话人自适应技术，用户只需要录制200句话，便能够获得与1000句话普通的语音合成系统相当的效果。作者：黄智颖、卢恒、雷鸣、鄢志杰会议：ICASSP-2018 摘要说话人自适应算法利用说话人少量语料来建立说话人自适应语音合成系统，该系统能够合成令人满意的语音。在本文中，我们提出了基于线性网络的语音合成说话人自适应算法。该算法对每个说话人学习特定的线性网络，从而获得属于目标说话人的声学模型。通过该算法，使用

2019-02-20

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小叽导读：情感识别（即，识别开心，忧伤等）现在愈来愈受到人们的关注，因为它可以提升人机交互界面的用户体验，进而提升产品的用户粘性，并在心理医疗健康方面等具有独特价值。基于语音的情感识别尤其具有现实意义，因为基于语音的人机交互界面具有相对较低的硬件要求。但是，在现实中，周围环境中存在着许多噪声，这些噪声将会降低系统的识别性能。在本文中我们提出了一套包含多个子系统的复合情感识别框架。这一框架会深入挖掘输入语音中与情感相关的各个方面的信息，从而提高系统的顽健性。作者：陶斐、刘刚、赵情恩会议：ICASSP-2018 研究背景在现实生活中，基于语音的人工智能系统处在复杂的场景当中，因而会面临各种各样的挑战。对于情感识别来说，主要的挑战来自于两个方面：周围存在背景噪声，因而传统的特征提取，比如在整句话层面上提取统计参数的方法将受到严重干扰；用户

2019-02-20

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