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大講堂 | 西北工業(yè)大學(xué)謝磊教授實(shí)驗(yàn)室專(zhuān)場(chǎng)

本文作者: AI研習(xí)社 2018-11-19 16:41
導(dǎo)語(yǔ):西北工業(yè)大學(xué)音頻語(yǔ)音與語(yǔ)言處理研究組將為我們帶來(lái)語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的專(zhuān)場(chǎng)分享,關(guān)注語(yǔ)音識(shí)別的你不要錯(cuò)過(guò)!

雷鋒網(wǎng)AI研習(xí)社訊:從今日起,連續(xù)三天,西北工業(yè)大學(xué)音頻語(yǔ)音與語(yǔ)言處理研究組將為我們帶來(lái)語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的專(zhuān)場(chǎng)分享,關(guān)注語(yǔ)音識(shí)別的你不要錯(cuò)過(guò)!


第一場(chǎng)  |  端到端語(yǔ)音識(shí)別


分享時(shí)間

(北京時(shí)間)11月19日(星期一) 20:00

錯(cuò)過(guò)直播不要緊,回放視頻上傳后也能看哦~


分享背景

近些年來(lái),端到端(End-to-End)語(yǔ)音識(shí)別得到了廣泛的關(guān)注和研究,成為語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域新研究熱點(diǎn)。本次公開(kāi)課中,講者將分享端到端語(yǔ)音識(shí)別框架提出的動(dòng)機(jī)和幾種主流方法的探討與對(duì)比。


分享嘉賓

單長(zhǎng)浩,西北工業(yè)大學(xué)音頻語(yǔ)音與語(yǔ)言處理研究組2016級(jí)在讀碩士研究生,主要研究方向?yàn)檎Z(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音喚醒等,曾在小米和騰訊合作研究,在語(yǔ)音頂級(jí)會(huì)議ICASSP和Interspeech上發(fā)表論文多篇。

王森茂,西北工業(yè)大學(xué)音頻語(yǔ)音與語(yǔ)言處理研究組2016級(jí)在讀碩士研究生,主要研究方向?yàn)檎Z(yǔ)音識(shí)別,曾在法國(guó)LIUM實(shí)驗(yàn)室和搜狗合作研究,在語(yǔ)音領(lǐng)域重要會(huì)議和期刊發(fā)表論文多篇。


分享提綱

1.傳統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別與端到端語(yǔ)音識(shí)別的引入

2.主流端到端語(yǔ)音識(shí)別方法介紹

3.講者在端到端語(yǔ)音識(shí)別上的工作

 

直播鏈接

http://www.mooc.ai/open/course/599

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第二場(chǎng)  |  端到端語(yǔ)音合成

(北京時(shí)間)11月20日(星期二) 20:00

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分享背景

近些年來(lái),端到端(End-to-End)語(yǔ)音合成得到了廣泛的關(guān)注和研究,成為語(yǔ)音合成領(lǐng)域的新研究熱點(diǎn)。本次公開(kāi)課中,講者將分享端到端語(yǔ)音合成框架提出的動(dòng)機(jī),并對(duì)幾種主流方法介紹和對(duì)比。


分享嘉賓

張雨超,西北工業(yè)大學(xué)音頻語(yǔ)音與語(yǔ)言處理研究組2016級(jí)在讀碩士研究生,主要研究方向?yàn)閰?shù)化及拼接語(yǔ)音合成,曾在搜狗和微軟開(kāi)展合作研究。


分享提綱

1、傳統(tǒng)語(yǔ)音合成框架及端到端語(yǔ)音合成的引入

2、基于注意力機(jī)制的端到端合成方法介紹

3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聲碼器的相關(guān)介紹


直播鏈接

http://www.mooc.ai/open/course/600

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第三場(chǎng)  |  對(duì)抗學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用


分享時(shí)間

(北京時(shí)間)11月21日(星期三) 20:00

錯(cuò)過(guò)直播不要緊,回放視頻上傳后也能看哦~


分享背景

近年來(lái),對(duì)抗學(xué)習(xí)被廣泛的應(yīng)用在了計(jì)算機(jī)視覺(jué)的各個(gè)研究領(lǐng)域中,成為一個(gè)非常流行的研究熱點(diǎn)。在語(yǔ)音相關(guān)的研究領(lǐng)域中,對(duì)抗學(xué)習(xí)也逐漸滲透到各個(gè)研究分支里,包括語(yǔ)音降噪與分離、語(yǔ)音合成、語(yǔ)音識(shí)別和說(shuō)話(huà)人確認(rèn)等任務(wù)。在本次報(bào)告中,我主要介紹我們將對(duì)抗學(xué)習(xí)應(yīng)用在魯棒語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中的工作。同時(shí),也會(huì)簡(jiǎn)單介紹對(duì)抗樣本在增強(qiáng)模型魯棒性方面的工作。


分享嘉賓

孫思寧,西北工業(yè)大學(xué)音頻、語(yǔ)音與語(yǔ)言研究組博士生,研究興趣包括魯棒語(yǔ)音識(shí)別、對(duì)抗學(xué)習(xí)、語(yǔ)音降噪與分離、波束形成等,曾在新加坡南洋理工大學(xué),美國(guó)華盛頓大學(xué)和出門(mén)問(wèn)問(wèn)(西雅圖 AI Lab)交流訪(fǎng)問(wèn)研究。在領(lǐng)域內(nèi)重要期刊和會(huì)議發(fā)表論文多篇。


分享提綱

1.深度對(duì)抗學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介

  • 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

  • 域?qū)棺赃m應(yīng)

2.域?qū)棺赃m應(yīng)在語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用

  • 噪音魯棒

  • 口音魯棒

3.對(duì)抗樣本

  • 基于對(duì)抗樣本的數(shù)據(jù)擴(kuò)充

  • 對(duì)抗樣本在喚醒任務(wù)上的應(yīng)用

4.總結(jié)


直播鏈接

http://www.mooc.ai/open/course/601

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