Joint Speaker Counting, Speech Recognition, and Speaker Identification for Overlapped Speech of Any Number of Speakers
Microsoft Corp.（微软公司）
本文提出了一个端到端的说话人属性自动语音识别模型，该模型将说话人计数、语音识别和说话人识别统一在单声道重叠语音上。我们的模型是建立在序列化输出训练（SOT）与基于注意力的编码器-解码器，最近提出的方法，用于识别重叠的语音，包括任意数量的扬声器。我们通过引入一个扬声器库存作为辅助输入，以产生扬声器标签以及多扬声器transmittance扩展SOT。所有模型参数均采用说话人属性最大互信息准则进行优化，该准则代表了重叠语音识别和说话人识别的联合概率。在LibriSpeech语料库上的实验表明，该方法在说话人属性的误识率上明显优于分别进行重叠语音识别和说话人识别的基线方法。
2020-08-08 cs.CL cs.SD eess.AS
Speaker Mask Transformer for Multi-talker Overlapped Speech Recognition
National Institute of Information and Communications Technology (NICT)（日本国立信息通信技术研究所）
针对多说话人重叠语音识别需同时解决语音识别与说话人日志的难题，提出带说话人掩码分支的自回归Transformer模型，可单模型同时完成两项任务，在LibriSpeech重叠数据集上验证了有效性，尤其提升复杂场景下说话人日志准确率。
2023-12-18 cs.CL cs.SD eess.AS
End-to-End Integration of Speech Recognition, Speech Enhancement, and Self-Supervised Learning Representation
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Yahoo Japan Corporation（雅虎日本公司）
本文提出了一种端到端（E2 E）的自动语音识别（ASR）模型，该模型以鲁棒的语音识别为目标，称为增强语音输入的集成语音识别自监督学习表示（IRIS）。与传统的E2 E ASR模型相比，该模型集成了语音增强（SE）和自监督学习表示（SSLR）两个重要模块。SE模块增强带噪语音。然后，SSLR模块从增强的语音中提取用于语音识别（ASR）的特征。为了对模型进行训练，我们建立了一个有效的学习方案。单声道CHiME-4任务的评估结果表明，IRIS模型在单声道CHiME-4基准测试中实现了文献报道的最佳性能（实际开发为2.0%，实际测试为3.9%），这要归功于强大的预训练SSLR模块和微调的SE模块。
2022-04-01 cs.CL cs.SD eess.AS
Improving Speech Recognition on Noisy Speech via Speech Enhancement with Multi-Discriminators CycleGAN
University of Stuttgart（斯图加特大学）
本文介绍了我们最新的研究，提高自动语音识别的噪声语音通过语音增强。我们提出了一种新的方法称为多鉴别器CycleGAN，以减少输入语音的噪声，从而提高自动语音识别的性能。我们提出的方法利用CycleGAN框架进行语音增强，而不需要任何并行数据，并通过引入多个鉴别器来检查不同的频率区域来改进它。此外，我们表明，在训练数据的同质子集上训练多个生成器优于在所有训练数据上训练一个生成器。我们在CHiME-3数据集上评估了我们的方法，并在开发集上观察到高达10.03%的相对WER改善，在评估集上观察到高达14.09%。
2021-12-12 cs.CL cs.SD eess.AS
Speech Recognition with Augmented Synthesized Speech
Google（谷歌公司）
最近Tacotron语音合成结构及其变体在产生自然发声的多说话者合成语音方面的成功已经提高了替代用于训练语音识别器的昂贵的、手动转录的、特定领域的人类语音的令人兴奋的可能性。多说话者语音合成架构可以学习从输入声学表示导出的韵律、说话者和风格变化的潜在嵌入空间，从而允许对合成语音的操纵。在本文中，我们评估的可行性，提高语音识别性能使用语音合成使用两个语料库从不同的领域。我们探索算法，以提供必要的声学和词汇的多样性需要强大的语音识别。最后，我们证明了这种方法的可行性，作为一个数据增强策略域转移。我们发现，语音识别性能的改善是可以实现的，通过增加合成材料的训练数据。然而，在人类语音训练的识别器与合成语音训练的识别器之间的性能仍然存在很大的差距。
2019-09-25 cs.CL cs.SD eess.AS
MoLE : Mixture of Language Experts for Multi-Lingual Automatic Speech Recognition
NAVER Cloud（NAVER 云）
多语言语音识别的目标是区分不同语言的语言表达，同时集成声学处理。相比之下，当前的多语言语音识别研究遵循语言感知范式，主要针对提高识别性能而不是区分语言特征。在本文中，我们提出了一个多语言语音识别网络命名为混合的语音识别专家（MoLE），它在各种语言的语音识别。具体来说，MoLE从任意语言的输入语音中分析语言表达，使用轻量级语言标记器激活特定语言的专家。标记器不仅激活专家，而且还估计激活的可靠性。基于可靠性，激活的专家和语言不可知的专家聚集来表示语言条件的嵌入，用于高效的语音识别。我们提出的模型在5种语言的情况下进行评估，实验结果表明，我们的结构是有利的多语言识别，特别是在低资源语言的语音。
2023-02-27 cs.CL cs.SD eess.AS
Bridging the Gap Between Monaural Speech Enhancement and Recognition with Distortion-Independent Acoustic Modeling
The Ohio State University（俄亥俄州立大学）
自几年前引入深度学习以来，单耳语音增强已经取得了巨大的进步。虽然增强语音已被证明具有更好的可理解性和质量的人类听众，它直接馈送到自动语音识别（ASR）系统训练与嘈杂的语音没有产生预期的改善ASR性能。在识别上缺乏增强益处，或者单耳语音增强和识别之间的差距，通常归因于在增强过程中引入的语音失真。在这项研究中，我们分析了失真的问题，比较不同的声学模型，并探讨了失真无关的单耳语音识别的训练计划。实验结果表明，与失真无关的声学建模能够克服失真问题。这样的声学模型还可以与不同于在训练期间使用的语音增强模型一起工作。此外，在CHiME-2语料库上，本文研究的模型优于以前最好的系统。
2019-03-13 cs.CL cs.SD eess.AS
Towards End-to-end Unsupervised Speech Recognition
Meta AI；MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室）
无监督语音识别显示出巨大的潜力，使自动语音识别（ASR）系统可访问的每一种语言。然而，现有的方法仍然严重依赖于手工制作的预处理。与使监督语音识别端到端的趋势类似，我们引入了wav 2 vec-U 2.0，它取消了所有音频端的预处理，并通过更好的架构提高了准确性。此外，我们引入了一个辅助的自监督目标，将模型预测与输入联系起来。实验表明，wav 2 vec-U 2.0改进了不同语言的无监督识别结果，同时在概念上更简单。
2022-06-15 cs.CL cs.SD eess.AS
Improving Children's Speech Recognition by Fine-tuning Self-supervised Adult Speech Representations
University of New South Wales（新南威尔士大学）
儿童语音识别是一个至关重要的领域，但在构建包容性语音技术时却被大大忽视。阻碍这一领域取得进展的主要挑战是缺乏足够的儿童语音语料库;然而，自监督学习的最新进展为克服这一数据稀缺问题创造了新的机会。在本文中，我们利用自我监督的成人语音表示，并使用三个著名的儿童语音语料库，建立儿童语音识别模型。我们评估了本地和非本地儿童的语音微调的性能，检查跨域儿童语料库的效果，并调查微调模型所需的最小儿童语音量，该模型优于最先进的成人模型。我们还分析了不同年龄儿童的语音识别表现。我们的研究结果表明，微调与跨领域的儿童语料库导致高达46.08%和45.53%的相对改善母语和非母语的儿童语音分别为14.70%和31.10%的绝对改善。我们还表明，只要5个小时的转录儿童的讲话，它是可能的微调儿童的语音识别系统，表现优于一个国家的最先进的成人模型微调960小时的成人讲话。
2022-11-14 cs.CL cs.SD eess.AS
Speech-Driven Text Retrieval: Using Target IR Collections for Statistical Language Model Adaptation in Speech Recognition
语音识别近来已成为现实世界应用的实用技术。针对语音驱动的文本检索，这有助于检索信息的口语查询，我们提出了一种方法来集成语音识别和检索方法。由于用户说的内容与目标集合相关，我们适应的统计语言模型用于语音识别的基础上的目标集合，以提高识别和检索的准确性。使用现有的测试集合结合口述查询的实验表明，我们的方法的有效性。
2002-06-24 cs.CL
CHiME-6 Challenge:Tackling Multispeaker Speech Recognition for Unsegmented Recordings
Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）；The City University of New York（纽约城市大学）；University of Sheffield（谢菲尔德大学）；Inria（法国国家信息与自动化研究所）；Paderborn University（帕德博恩大学）；Hitachi, Ltd.（日立公司）；Microsoft（微软公司）；Linguistic Data Consortium（语言数据联盟）
在第一、二、三、四、五届CHiME挑战赛取得成功后，我们组织了第六届CHiME语音分离和识别挑战赛（CHiME-6）。新的挑战重新审视了之前的CHiME-5挑战，并进一步考虑了日常家庭环境中远程多麦克风对话语音日记和识别的问题。除了精确的阵列同步之外，语音材料与之前的CHiME-5录音相同。该材料是使用一个晚宴的情况下，努力捕捉的数据，是自然的会话语音的代表。本文提供了CHiME-6的分段多说话者语音识别（轨道1）和未分段多说话者语音识别（轨道2）的挑战的基线描述。值得注意的是，轨道2是社区中的第一个挑战活动，以解决未分段的多扬声器语音识别场景，具有一套完整的可重复的开源基线，提供语音增强，扬声器日记和语音识别模块。
2020-05-02 cs.CL cs.SD eess.AS
Inappropriate Pause Detection In Dysarthric Speech Using Large-Scale Speech Recognition
Sogang University（西江大学）；Seoul Hospital（首尔医院）；Ewha Womans University College of Medicine（梨花女子大学医学院）
本文提出将带不当停顿预测层的大规模ASR模型扩展用于构音障碍语音的端到端不当停顿检测，并设计标注方案与独立评估指标，实验取得14.47%的不当停顿错误率且优于基线。
2024-02-29 cs.CL cs.SD eess.AS
Deep Speech Based End-to-End Automated Speech Recognition (ASR) for Indian-English Accents
Indian Institute of Science Education and Research (IISER) Berhampur（贝兰布尔印度科学教育与研究院（IISER））
自动语音识别是计算机科学和语言学的交叉学科应用，它使我们能够从发出的语音波形中获得转录。它在军事上有几个应用，如高性能战斗机，直升机，空中交通管制员。除了军事领域，语音识别还用于医疗保健、残疾人等领域。ASR一直是一个活跃的研究领域。语音到文本（STT）的几个模型和算法已经提出。最近的一个是Mozilla Deep Speech，它基于百度的Deep Speech研究论文。Deep Speech是使用端到端深度学习开发的最先进的语音识别系统，它使用利用多个图形处理单元（GPU）的优化的递归神经网络（RNN）训练系统进行训练。这种训练主要是使用美国英语口音数据集完成的，这导致对其他英语口音的概括性很差。印度是一个多元化的国家。这甚至可以在演讲中看到，有几种英语口音因州而异。在这项工作中，我们使用了迁移学习方法，使用最新的深度语音模型，即，deepspeech-0.9.3，用于开发针对印度英语口音的端到端语音识别系统。这项工作利用微调和数据论证来进一步优化和改进深度语音ASR系统。印度英语口音的印度语TTS数据用于迁移学习和微调预训练的深度语音模型。一个一般的比较之间的未经训练的模型，我们的训练模型和其他可用的语音识别服务的印度英语口音。
2022-04-03 cs.CL cs.SD eess.AS
Gated Embeddings in End-to-End Speech Recognition for Conversational-Context Fusion
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
我们提出了一种新的会话上下文感知端到端的语音识别器的基础上的门控神经网络，结合会话上下文/词/语音嵌入。与传统的语音识别模型不同，我们的模型学习跨越句子的较长对话上下文信息，因此更好地识别长对话。具体地，我们提出使用基于文本的外部词和/或句子嵌入（即，fastText，BERT），从而显著改善了单词出错率，并具有更好的会话上下文表示。我们评估的Switchboard会话语音语料库的模型，并表明我们的模型优于标准的端到端的语音识别模型。
2019-06-27 cs.CL cs.SD eess.AS
Spectral feature mapping with mimic loss for robust speech recognition
The Ohio State University（俄亥俄州立大学）
对于语音增强任务，局部学习目标与有助于语音识别的语音结构无关。我们建议添加一个全局标准，以确保去噪语音对ASR等下游任务有用。我们首先训练干净的语音谱分类器预测senone标签。然后，频谱分类器加入我们的语音增强器作为一个嘈杂的语音识别器。该模型被教导在干净的语音上单独模仿频谱分类器的输出。该\textit{mimic loss}与传统的局部准则相结合，训练语音增强器产生去噪语音。将去噪后的语音馈送到CHiME-2语料库的现成Kaldi训练配方中显示了WER的显着改进。
2018-03-26 cs.CL cs.SD eess.AS
Advancing Speech Recognition With No Speech Or With Noisy Speech
Brain Machine Interface Lab The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校脑机接口实验室）
在本文中，我们展示了端到端的连续语音识别（CSR）使用脑电图（EEG）信号，没有语音信号作为输入。实现了基于注意模型的自动语音识别（ASR）和基于连接主义时间分类（CTC）的ASR系统，用于执行识别。我们进一步证明CSR的嘈杂的语音融合EEG功能。
2020-03-15 cs.CL cs.LG cs.SD
Thank you for Attention: A survey on Attention-based Artificial Neural Networks for Automatic Speech Recognition
Federation University Australia（澳大利亚联邦大学）
在基于人工神经网络的序列到序列模型中，注意力是一种非常流行和有效的机制。在这篇调查论文中，提供了一个全面的审查不同的注意力模型用于开发自动语音识别系统。本文重点介绍了在基于递归神经网络和Transformer的架构中离线和流式语音识别的注意力模型的发展和演变。
2021-02-14 cs.CL cs.SD eess.AS
TALCS: An Open-Source Mandarin-English Code-Switching Corpus and a Speech Recognition Baseline
TAL Education Group（好未来教育集团）
本文介绍了一个新的用于语码转换语音识别的语料库--TALCS语料库，它适用于语码转换语音识别系统的训练和评估。TALCS语料来源于TAL教育集团真实的在线一对一英语教学场景，包含约587小时16 kHz的语音样本。据我们所知，TALCS语料库是目前世界上最大的具有良好标注的中英文语码转换的开源自动语音识别（ASR）数据集。在本文中，我们将详细介绍录音过程，包括音频捕获设备和语料库环境。TALCS语料库可以在许可证下免费下载。利用TALCS语料库，我们在两个流行的语音识别工具包ESPnet和Wenet上进行了ASR实验，建立了一个基线系统。在TALCS语料库上比较了两种语音识别工具包的混合出错率（MER）性能。实验结果表明，音频记录和传输的质量是有希望的，基线系统是可行的。
2022-06-27 cs.CL cs.SD eess.AS
End-to-end Speech-to-Punctuated-Text Recognition
Graduate School of Informatics, Kyoto University（京都大学信息学研究生院）；RevComm, Inc.（RevComm公司）
传统的自动语音识别系统不产生对语音识别结果的可读性很重要的标点符号。它们也需要用于后续的自然语言处理任务，如机器翻译。在标点符号预测模型方面已经有很多工作，这些模型将标点符号插入到语音识别结果中作为后处理。然而，这些研究并没有利用声学信息的标点符号的预测，并直接受到语音识别错误。在这项研究中，我们提出了一个端到端的模型，以语音作为输入和输出标点文本。该模型有望在使用声学信息的同时对语音识别错误鲁棒地预测标点符号。我们还建议将一个辅助损失训练模型使用的输出的中间层和不加标点的文本。通过实验，我们比较了所提出的模型的级联系统的性能。该模型在不牺牲语音识别错误率的前提下，实现了比级联系统更高的标点预测精度。实验还表明，使用中间输出对不加标点的文本进行多任务学习是有效的。此外，所提出的模型只有约1/7的参数相比，级联系统。
2022-07-07 cs.CL cs.SD eess.AS
Training Neural Speech Recognition Systems with Synthetic Speech Augmentation
NVIDIA（英伟达）
构建准确的自动语音识别（ASR）系统需要一个大型数据集，该数据集包含由不同说话者集合产生的多个小时的标记语音样本。缺乏这种开放的免费数据集是阻碍ASR研究进步的主要问题之一。为了解决这个问题，我们建议用合成语音来增强自然语音数据集。我们训练非常大的端到端神经语音识别模型使用LibriSpeech数据集与合成语音增强。这些新的模型实现了最先进的字出错率（WER）的字符级为基础的模型，而无需外部语言模型。
2018-11-02 cs.CL cs.LG cs.SD
Learning Alignment for Multimodal Emotion Recognition from Speech
DiDi Chuxing（滴滴出行）；DiDi Research America（滴滴美国研究院）；Peking University（北京大学）
语音情感识别是一个具有挑战性的问题，因为人类表达情感的方式是微妙和复杂的。对于人类语音的情感识别，可以从音频信号中提取情感相关特征，或者采用语音识别技术从语音生成文本，然后应用自然语言处理来分析情感。此外，情感识别将受益于使用音频文本多模态信息，这是不平凡的建立一个系统，从多模态学习。人们可以分别为两个输入源建立模型，并在决策层将它们组合起来，但这种方法忽略了语音和文本在时域中的相互作用。在本文中，我们提出使用注意力机制来学习语音帧和文本单词之间的对齐，旨在产生更准确的多模态特征表示。对齐的多模态特征被馈送到用于情感识别的序列模型中。我们在IEMOCAP数据集上对该方法进行了评估，实验结果表明，该方法在数据集上达到了最先进的性能。
2020-04-03 cs.CL cs.SD eess.AS
AISHELL-1: An Open-Source Mandarin Speech Corpus and A Speech Recognition Baseline
Beijing Shell Shell Technology Co. Ltd（北京希尔贝壳科技有限公司）
一个名为AISHELL-1的开源汉语语音语料库发布。它是目前最大的语料库，适合进行语音识别研究和建立普通话语音识别系统。详细介绍了录音过程，包括音频采集设备和环境。介绍了相关资源的准备，包括译文和词典。该语料库与Kaldi配方一起发布。实验结果表明，音频记录和传输的质量是有前途的。
2017-09-16 cs.CL
Blind Signal Dereverberation for Machine Speech Recognition
Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）
我们提出了一种方法来消除未知的卷积噪声引入语音混响的记录环境，利用一定量的训练语音数据的混响环境，和任何可用的非混响语音数据。使用在理想情况下覆盖整个房间脉冲响应的长时间窗口上计算的傅里叶变换，我们将房间诱导卷积转换为对数谱域中的加法。接下来，我们从在对数谱域中的混响以及干净语音上收集的统计数据计算谱归一化向量。在操作期间，该归一化向量用于减轻来自在相同混响条件下记录的复杂语音频谱的混响。这种去混响的复语音频谱用于计算复FDLP-频谱图以用于自动语音识别。
2022-09-30 cs.CL cs.SD eess.AS
Dyn-ASR: Compact, Multilingual Speech Recognition via Spoken Language and Accent Identification
Intel Corporation（英特尔公司）；SIL International（SIL国际）
由于资源限制，在边缘设备上运行自动语音识别（ASR）并非易事，特别是在需要支持多种语言的场景中。我们提出了一种在边缘设备上实现多语言语音识别的新方法。这种方法同时使用语言识别和口音识别来动态选择多个单语ASR模型之一，每个模型都针对特定口音进行了微调。识别性能和资源使用的初步结果是有希望的，我们的方法使用的内存不到其他解决方案的1/12。
2021-08-04 cs.CL cs.SD eess.AS
Unsupervised Automatic Speech Recognition: A Review
UAE University（阿联酋大学）；National University of Science & Technology（国家科学技术大学）
自动语音识别（ASR）系统可以被训练以在给定大量手动转录的语音的情况下实现显著的性能，但是对于所有感兴趣的语言而言，获取大的标记数据集可能是困难的或昂贵的。在本文中，我们回顾了研究文献，以确定可能导致完全无监督ASR的模型和想法，包括语音信号的无监督分割，从语音段到文本的无监督映射，以及具有标称数量的标记示例的半监督模型。这项研究的目的是确定什么可以从语音数据单独学习的局限性，并了解语音识别的最低要求。识别这些限制将有助于优化低资源语言的ASR开发资源和工作。
2022-03-20 cs.CL cs.SD eess.AS
Bengali Common Voice Speech Dataset for Automatic Speech Recognition
Michigan State University（密歇根州立大学）；RPI（伦斯勒理工学院）；Vanderbilt University（范德堡大学）；Rice University（莱斯大学）
孟加拉语是世界上使用最多的语言之一，全球有超过3亿人使用。尽管孟加拉语语音识别系统很受欢迎，但由于缺乏多样化的开源数据集，对孟加拉语语音识别系统开发的研究受到了阻碍。作为前进的方向，我们已经众包了孟加拉语通用语音语音数据集，这是一个高级自动语音识别语料库。该数据集在Mozilla Common Voice平台上收集，是正在进行的活动的一部分，该活动在两个月内收集了超过400小时的数据，并且正在迅速增长。我们的分析表明，与现有最大的开源孟加拉语语音数据集OpenSLR孟加拉语ASR数据集相比，该数据集具有更多的扬声器，音素和环境多样性。我们提出了从数据集中获得的见解，并讨论了需要在未来版本中解决的关键语言挑战。此外，我们报告了一些自动语音识别（ASR）算法的当前性能，并为未来的研究设定了基准。
2022-06-29 cs.CL cs.SD eess.AS
Data-Driven Mispronunciation Pattern Discovery for Robust Speech Recognition
Cornell University（康奈尔大学）；NAVER Cloud Corporation（NAVER云公司）
本文提出两种数据驱动方法，利用语音语料库和注意力映射自动检测非母语者发音错误模式，在母语和非母语英语语音识别上分别提升5.7%和12.8%，增强了ASR系统在缺乏先验语言知识场景下的鲁棒性。
2025-02-01 cs.CL cs.SD eess.AS
On monoaural speech enhancement for automatic recognition of real noisy speech using mixture invariant training
University of Sheffield（谢菲尔德大学）；Toshiba Cambridge Research Laboratory（东芝剑桥研究实验室）
在本文中，我们探讨了一个改进的框架，训练单耳神经增强模型的鲁棒语音识别。所设计的训练框架扩展了现有的混合不变训练标准，以利用未配对的干净语音和真实的噪声数据。研究发现，不成对的纯净语音是提高从实际噪声中分离出的语音质量的关键。所提出的方法还执行处理和未处理的信号的再混合，以减轻处理伪影。在单通道CHiME-3真实测试集上的实验表明，该方法在语音识别性能方面明显优于在非监督方式下训练的增强系统，无论是在不匹配的模拟数据上训练，还是在匹配的真实数据上训练。与使用端到端和混合声学模型的未处理信号相比，所提出的系统已经实现了16%至39%的相对WER降低，而无需对失真数据进行再训练。
2022-09-20 cs.CL cs.SD eess.AS
Large vocabulary speech recognition for languages of Africa: multilingual modeling and self-supervised learning
Google Research（谷歌研究院）
在非洲使用的2,000多种语言中，几乎没有一种具有广泛使用的自动语音识别系统，所需的数据也仅适用于少数几种语言。我们已经尝试了两种技术，这可能会提供途径，非洲语言的大词汇语音识别：多语言建模和自监督学习。我们收集了可用的开放源数据，收集了15种语言的数据，并使用这些技术训练了实验模型。我们的研究结果表明，汇集多语言端到端模型中可用的少量数据，并对无监督数据进行预训练，可以帮助提高许多非洲语言的语音识别质量。
2022-10-04 cs.CL cs.SD eess.AS
Two-Staged Acoustic Modeling Adaption for Robust Speech Recognition by the Example of German Oral History Interviews
在自动语音识别中，通常很少的训练数据可用于特定的具有挑战性的任务，但是最先进的自动语音识别系统的训练需要大量的注释语音。为了解决这个问题，我们提出了一种两阶段的声学建模方法，该方法将噪声和混响数据增强与迁移学习相结合，以鲁棒地解决困难的声学记录条件，自发语音和老年人语音等挑战。我们评估我们的方法使用的例子，德国口述历史访谈，其中一个相对平均减少字的错误率达到19.3%。
2019-08-19 cs.CL cs.SD eess.AS
Enhancing Indonesian Automatic Speech Recognition: Evaluating Multilingual Models with Diverse Speech Variabilities
Institut Teknologi Bandung（万隆理工学院）；University of Indonesia（印度尼西亚大学）；Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本先进科学技术学院）；Nara Institute of Science and Technology（奈良科学技术大学）
本研究评估了MMS和Whisper等多语言模型在多样语音变异性下的印尼语ASR能力，发现微调的Whisper模型表现最佳，且说话风格变异性对模型性能影响最大。
2024-10-14 cs.CL cs.SD eess.AS
Noise-robust Speech Recognition with 10 Minutes Unparalleled In-domain Data
Nanyang Technological University（南洋理工大学）；Air Traffic Management Research Institute（空中交通管理研究院）
抗噪语音识别系统需要大量的训练数据，包括带噪语音数据和相应的文本，以在各种实际环境中获得最佳性能。然而，如此大量的域内数据在现实世界中并不总是可用的。在本文中，我们提出了一个生成对抗网络来从干净的频谱（Simu-GAN）中模拟噪声频谱，其中只需要10分钟的无与伦比的域内噪声语音数据作为标签。此外，我们也提出了一个双路径语音识别系统，以提高系统在噪声条件下的鲁棒性。实验结果表明，所提出的语音识别系统实现了7.3%的绝对改善与模拟噪声数据的Simu-GAN在最佳基线方面的字出错率（WER）。
2022-03-29 cs.CL cs.SD eess.AS
Accented Speech Recognition: A Survey
自动语音识别（ASR）系统对带口音语音的概括性较差。口音的语音和语言变异性在数据汇集和建模策略方面都对当今的ASR系统提出了严峻的挑战。不同口音的ASR性能的偏差对ASR的用户和提供商都是有代价的。我们提出了一个调查目前有前途的方法，口音语音识别，并强调在空间的关键挑战。目前的方法主要集中在单模型综合和重点特征工程。在这些挑战中，缺乏标准基准使得研究和比较特别困难。
2021-06-02 cs.CL cs.SD eess.AS
NIESR: Nuisance Invariant End-to-end Speech Recognition
USC Information Sciences Institute（南加州大学信息科学研究所）
用于语音识别的深度神经网络模型最近取得了巨大的成功，但它们可以学习语音的目标和滋扰因素之间的不正确关联（例如，说话者身份、背景噪声等），这可能导致过拟合。虽然已经提出了几种方法来解决这个问题，但现有的方法在训练过程中结合了关于滋扰因素的额外信息来开发不变模型。然而，在语音数据中的所有可能的滋扰因素的枚举和它们的注释的收集是困难和昂贵的。我们提出了一个强大的端到端语音识别的训练方案，采用无监督对抗不变性诱导框架，从滋扰中分离出语音识别的基本因素，而不使用任何补充标签，除了translance。实验结果表明，该训练方案训练的语音识别模型在WSJ0、CHiME3和TIMIT数据集上的识别率分别比基础模型提高了5.48%、6.16%和6.61%。此外，该方法在WSJ0+CHiME3组合数据集上实现了14.44%的相对改进。
2019-07-07 cs.CL cs.SD eess.AS
MIMO-SPEECH: End-to-End Multi-Channel Multi-Speaker Speech Recognition
Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）；Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL)（三菱电机研究实验室（MERL））
最近，端到端的方法已经证明了其在单声道多说话人语音识别中的有效性。然而，高字错误率（WER）仍然阻止这些系统在实际应用中使用。另一方面，多通道信号中的空间信息已被证明有助于远场语音识别任务。在这项工作中，我们提出了一种新的神经序列到序列（seq 2seq）的架构，MIMO-Speech，它扩展了原来的seq 2seq处理多通道输入和多通道输出，使它可以完全模拟多通道多说话人语音分离和识别。MIMO-Speech是一个完全神经的端到端框架，仅通过ASR标准进行优化。它包括：1）单耳掩蔽网络，2）多源神经波束形成器，和3）多输出语音识别模型。通过这种处理，输入的重叠语音被直接映射到文本序列。我们进一步采用了课程学习策略，充分利用训练集来提高性能。在空间化wsj 1 - 2 mix语料库上的实验表明，与单通道系统相比，该模型可以实现60%以上的WER降低，并具有高质量的增强信号（SI-SDR = 23.1 dB）。
2019-10-16 cs.CL cs.SD eess.AS
Silent versus modal multi-speaker speech recognition from ultrasound and video
Amazon（亚马逊公司）；Rasa Technologies（Rasa科技公司）
我们研究了多说话人语音识别从超声图像的舌头和视频图像的嘴唇。我们训练我们的系统从模态语音的成像数据，并评估两种说话模式的匹配测试集：无声和模态语音。我们观察到，与模态语音识别相比，来自成像数据的无声语音识别表现不佳，这可能是由于训练和测试之间的说话模式不匹配。我们使用解决域失配的技术，如fMLLR和无监督模型自适应，来提高无声语音识别的性能。我们还分析了无声和模态言语的话语持续时间和发音空间的大小方面的属性。为了估计发音空间，我们计算从超声舌图像中提取的舌样条的凸包。总的来说，我们观察到，沉默语的持续时间比情态语的持续时间长，并且沉默语比情态语覆盖更小的发音空间。虽然这两个属性在说话模式中具有统计学意义，但它们与语音识别的单词错误率并不直接相关。
2021-02-27 cs.CL cs.SD eess.AS
BART based semantic correction for Mandarin automatic speech recognition system
Cloudwalk Technology（云从科技）
虽然自动语音识别（ASR）系统近年来取得了显著的进步，但是口语识别错误仍然存在，并且很容易被人类发现。各种语言建模技术已经开发出后识别任务，如语义校正。在本文中，我们提出了一种基于Transformer的语义校正方法与预训练的BART初始化，在10000小时的汉语语音数据集上的实验表明，字符出错率（CER）可以有效地减少21.7%，相对于我们的基线ASR系统。专家评估表明，我们的模型的实际改善超过CER表明。
2021-03-26 cs.CL cs.SD eess.AS
Why does Self-Supervised Learning for Speech Recognition Benefit Speaker Recognition?
Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）；Microsoft Corporation（微软公司）
最近，自监督学习（SSL）在说话人识别中表现出了很强的性能，即使预训练目标是为语音识别设计的。本文通过一系列精心设计的实验，研究了自监督学习在说话人相关任务（如说话人确认）中的成功因素。我们在Voxceleb-1数据集上的实证结果表明，SSL到SV任务的好处是来自掩码语音预测损失、数据规模和模型大小的组合，而SSL量化器的影响很小。我们进一步采用集成梯度属性方法和损失景观可视化来了解自监督学习对说话人识别性能的有效性。
2022-06-27 cs.CL cs.SD eess.AS
Transformer-based language modeling and decoding for conversational speech recognition
Columbia University in the City of New York（纽约哥伦比亚大学）
我们提出了一种在会话语音识别中使用基于转换器的语言模型的方法。具体来说，我们专注于解码有效地加权有限状态换能器框架。我们展示了一种方法，格重新评分，允许更长的范围内的历史记录捕获的一个基于多变量的语言模型，并利用一个Transformer的能力，以避免计算顺序。
2020-01-04 cs.CL cs.LG eess.AS
VHASR: A Multimodal Speech Recognition System With Vision Hotwords
Wuhan University（武汉大学）；Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
针对部分研究认为图像信息无助于提升ASR性能的问题，提出以视觉为热词的多模态语音识别系统VHASR，采用双流架构，在四个数据集上验证其性能超单模ASR且达同类SOTA。
2024-10-04 cs.CL cs.SD eess.AS
End-to-end attention-based distant speech recognition with Highway LSTM
Amirkabir University of Technology（阿米尔卡比尔理工大学）
在语音识别系统中，基于注意力的端到端模型已被证明是传统DNN-HMM模型的有竞争力的替代方案。在本文中，我们扩展了现有的端到端的注意力为基础的模型，可以应用于远程语音识别（DSR）的任务。具体来说，我们提出了一个端到端的注意力为基础的语音识别器，多通道输入，直接在字符级进行序列预测。为了获得更好的性能，我们还将高速公路长短期记忆（HLSTM），它优于以前的模型在AMI远程语音识别任务。
2016-10-17 cs.CL
Evaluation of Automated Speech Recognition Systems for Conversational Speech: A Linguistic Perspective
自动语音识别（ASR）作为语音用户界面和对话代理（例如Alexa、Google Home等语音助理）满足更多非正式和自由形式的输入数据，获得知名度。会话语音是语音识别中最困难的和与环境相关的一类数据。本文从语言学的角度，以法语为例，对法语同音异义词的消歧进行了研究。我们的贡献旨在提供更多的洞察人类语音转录准确性的条件下，重现那些国家的最先进的ASR系统，虽然在一个非常集中的情况。我们调查了一个案例研究，涉及最常见的错误，在法语的自动转录。
2022-12-05 cs.CL
Unified Speech-Text Pre-training for Speech Translation and Recognition
Meta AI
我们描述了一种方法，联合预训练语音和文本的编码器-解码器建模框架的语音翻译和识别。该方法结合了四个自我监督和监督的子任务的跨模态学习。自监督语音子任务利用未标记的语音数据，并且（自）监督文本到文本子任务利用丰富的文本训练数据。包括两个辅助监督语音任务，以统一语音和文本建模空间。我们的贡献在于将文本语料库中的语言信息整合到语音预训练中。详细的分析揭示了子任务之间的学习干扰。两个预训练配置的语音翻译和识别，分别，以减轻子任务的干扰。实验结果表明，该方法能有效地将语音和文本信息融合到一个模型中。它在Must-C语音翻译数据集上实现了1.7到2.3的BLEU改进，并且在Librispeech语音识别任务上与wav2vec 2.0相当。
2022-04-11 cs.CL
Algorithm of Segment-Syllabic Synthesis in Speech Recognition Problem
本文讨论了基于音节段的语音识别。本文研究了分段音节参数轨迹合成语音识别问题的状态空间搜索方法。识别作为比较的参数轨迹在选定的语音单元上的分段语音的部分实现。给出了一些实验结果并进行了讨论。
2007-03-10 cs.CL cs.SD
Integrating HMM-Based Speech Recognition With Direct Manipulation In A Multimodal Korean Natural Language Interface
本文提出了一种基于HMM的语音识别引擎，并将其集成到韩语文档编辑器的直接操作界面中。语音识别可以减少标准GUI（图形用户界面）中不可避免的典型繁琐和重复操作。我们的系统包括通用的语音识别引擎ABrain（AuditoryBrain）和语音命令文档编辑器SHE（SimpleHearingEditor）。ABrain是一个基于音素的语音识别引擎，其离散命令识别率高达97%。SHE是一个基于EuroBridge控件的文档编辑器，支持语音命令以及直接操作界面。
1996-11-18 cmp-lg cs.CL
End-to-End Multi-Speaker Speech Recognition using Speaker Embeddings and Transfer Learning
Institute for Natural Language Processing (IMS), University of Stuttgart（斯图加特大学自然语言处理研究所（IMS））
本文介绍了我们在重叠语音的端到端自动语音识别（ASR）方面的最新研究。我们建议以说话者嵌入为条件来训练端到端系统，并通过从干净语音中进行迁移学习来进一步改进。该框架不需要任何平行的非重叠语音材料，并且与说话人的数量无关。我们在重叠语音数据集上的实验结果表明，对说话人嵌入和迁移学习的联合调节显着提高了ASR性能。
2019-08-13 cs.CL cs.LG cs.SD
Phonological modeling for continuous speech recognition in Korean
本文提出了一种新的表示连续语音识别过程中音位变化的方法。设计了一个与其形态标记相结合的语音标记来表示韩国语语音变化的情况。在韩语语音识别系统中实现了这些形态和语音标记的成对语言模型。通过基于TDNN的语音识别实验验证了该模型的性能。
1996-07-18 cmp-lg cs.CL
KT-Speech-Crawler: Automatic Dataset Construction for Speech Recognition from YouTube Videos
University of Hamburg（汉堡大学）
在本文中，我们描述了KT-语音爬虫：一种通过抓取YouTube视频来自动构建语音识别数据集的方法。我们概述了几个过滤和后处理步骤，提取可用于训练端到端神经语音识别系统的样本。在我们的实验中，我们证明了一个单核版本的爬虫程序可以在一天内获得大约150小时的转录语音，其中包含估计3.5%的单词错误率出错率。自动收集的样本包含在各种条件下记录的阅读和自发语音，包括背景噪音和音乐，远距离麦克风录音以及各种口音和混响。在对深度神经网络进行语音识别训练时，通过将200小时收集的样本整合到训练集中，我们观察到华尔街日报数据集上的单词出错率降低了约40%。演示（http：//emnlp-demo.lakomkin.me/）和爬虫代码（https：//github.com/EgorLakomkin/KTSpeechCrawler）是公开的。
2019-03-01 cs.CL cs.LG cs.SD
Speech Enhancement Modeling Towards Robust Speech Recognition System
G H Raisoni College of Engg（G H Raisoni工程学院）；SGB Amravati University（SGB阿姆拉瓦蒂大学）；RTM Nagpur University（RTM那格浦尔大学）
四十多年来，人类一直梦想着有一种能够掌握自然语言的智能机器。在其最简单的形式，这台机器应该包括两个子系统，即自动语音识别（ASR）和语音理解（SU）。ASR的目标是转录自然语音，而SU的目标是理解转录的含义。识别和理解一个口语句子显然是一个知识密集型的过程，它必须考虑到所有的变量信息的语音通信过程中，从声学到语义和语用。在开发自动语音识别系统时，观察到一些不利条件降低了语音识别系统的性能。在这篇文章中，语音增强系统的介绍，以增强被加性噪声污染的语音信号，提高性能的自动语音识别器在噪声条件下。自动语音识别实验表明，用相应的增强后的语音信号代替含噪的语音信号，识别精度得到了提高。改善的量随着破坏噪声的类型而变化。
2013-05-07 cs.CL cs.SD
Adapting Foundation Speech Recognition Models to Impaired Speech: A Semantic Re-chaining Approach for Personalization of German Speech
School of Computation, Information and Technology（计算、信息与技术学院）；Institute of Neuroinformatics（神经信息研究所）；Department of Computational Linguistics（计算语言学系）
针对Whisper等ASR模型识别非规范受损语音困难的问题，提出一种轻量级语义重链流水线，通过形式化单词选择和增强语义连贯性来丰富小型语音障碍数据集并个性化ASR模型，实验证明该方法有效提升了结构性语音障碍儿童的转录质量。
2025-06-23 cs.AI cs.CL cs.SD
LibriVoxDeEn: A Corpus for German-to-English Speech Translation and German Speech Recognition
Heidelberg University（海德堡大学）；Computational Linguistics（计算语言学）；IWR Heidelberg University（海德堡大学IWR研究所）
我们提出了一个语料库的德语音频，德语文本，英语翻译，德语有声读物的基础上，对齐的三元组。语音翻译数据由110小时的音频材料组成，与超过50 k个平行句子对齐。包括与德语文本对齐的547小时德语语音的甚至更大的数据集可用于语音识别。音频数据是读语音，因此不流利程度低。音频和句子对齐的质量已经通过人工评估进行了检查，表明语音对齐质量通常非常高。句子对齐质量与常用的平行翻译数据相当，并且可以通过自动对齐分数的截止值进行调整。据我们所知，该语料库是迄今为止最大的德语语音识别和端到端德语到英语语音翻译资源。
2020-03-04 cs.CL
What shall we do with an hour of data? Speech recognition for the un- and under-served languages of Common Voice
Indiana University（印第安纳大学）
这份技术报告描述了为期三周的冲刺的方法和结果，为Common Voice项目的31种服务不足的语言制作可部署的语音识别模型。我们概述了预处理步骤，超参数选择，以及官方测试集的准确性。除此之外，我们还评估了多个任务的模型：封闭词汇语音识别，预转录，强制对齐和关键词定位。下面的实验使用Coqui STT，这是一个用于训练和部署神经语音到文本模型的工具包。
2021-05-10 cs.CL cs.LG cs.SD
Huqariq: A Multilingual Speech Corpus of Native Languages of Peru for Speech Recognition
Pompeu Fabra University（庞培法布拉大学）；Pontifical Catholic University of Peru（秘鲁天主教大学）
Huqariq语料库是秘鲁本土语言的多语言集合。转录的语料库旨在研究和开发语音技术，以保护秘鲁濒临灭绝的语言。Huqariq主要用于开发自动语音识别、语言识别和文本到语音工具。为了实现语料库的可持续收集，我们采用了众包的方法。Huqariq包括秘鲁的四种土著语言，预计到2022年底，秘鲁48种土著语言中的20种语言将被使用。该语料库有500多名志愿者录制的220小时转录音频，使其成为秘鲁最大的土著语言语音语料库。为了验证语料库的质量，我们提出了语音识别实验使用220小时的完全转录的音频。
2022-07-12 cs.CL
Mixed-Precision Training for NLP and Speech Recognition with OpenSeq2Seq
NVIDIA（英伟达）
我们提出了OpenSeq 2Seq-一个基于TensorFlow的工具包，用于训练具有分布式和混合精度训练的序列到序列模型。机器翻译和语音识别任务的基准测试表明，使用OpenSeq 2Seq构建的模型可以以1.5- 3倍的训练时间提供最先进的性能。OpenSeq 2Seq目前为解决各种任务的模型提供构建模块，包括神经机器翻译，自动语音识别和语音合成。
2018-11-21 cs.CL
