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SFFAI 78 X CRIPAC报名通知 | 语音识别专题

SFFAI 合作机构 CRIPAC 简介

智能感知与计算研究中心(www.cripac.ia.ac.cn)为中科院自动化研究所独立建制的科研部门,致力于研究泛在智能感知理论与技术以及与之相伴的海量感知数据的智能分析与处理。瞄准国际学科前沿,面向国家公共安全、智能产业发展等重大战略需求,着眼于基础理论创新与关键技术突破以及系统解决方案的研制,努力打造成为国际一流的研究中心,是集人才培养、技术创新、产业孵化为一体的创新平台。中心目前主要在多模态智能计算、生物识别与安全、生物启发的智能计算、智能感知基础理论四个方面展开科学研究。


论坛主题

语音识别专题


论坛简介

语音识别作为人机互动的重要接口,长期受到学界和业界的关注。从隐马尔可夫模型,到深度神经网络,再到端到端技术的兴起;从对准确率的竞争,再到用户体验的关注,语音识别的能力正在被逐步提升并实际应用。本期论坛我们邀请到了来自中科院自动化研究所的田正坤同学,对流式端到端技术和非自回归模型进行综述。


论坛讲者

田正坤


田正坤,中科院自动化研究所在读博士生,研究兴趣语音识别。在语音领域顶会ICASSP和Interspeech上发表多篇文章。

报告题目:流式与非自回归语音识别综述

报告摘要:端到端语音识别已经从实验室走到了台前,尤其是基于注意力机制的端到端模型在很多大公司已经进行了应用。但是基于注意力机制的模型依赖于全部的上下文信息进行识别,必须等一句话结束后再进行识别,这样就不能实现边听边识别,影响了交互体验。流式端到端语音识别就是解决这个问题。本次分享对目前的流式语音识别思路进行了分类总结。此外对于最新的基于非自回归模型的语音识别模型也进行了简单的阐述。

Spotlight:

  1. 总结了流式端到端语音识别方法;

  2. 对不同的流式语音识别模型进行了分析比较;

  3. 介绍了最新的非自回归语音识别思路。


召集人

李奉治


李奉治,中国科学院计算技术研究所直博生,导师为徐志伟研究员。主要研究方向为机器学习中的因果推理。


论文推荐

“ 本期推荐的文章主要关注于语音识别领域,你可以认真阅读讲者推荐的论文,来与讲者及同行线上交流哦。

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01



推荐理由:本文介绍单调注意力机制,通过限制注意力机制的单调性,实现了语音识别的流式解码。

—— 田正坤

02



推荐理由:本文的思路与百度SMLTA相似,利用CTC的尖峰对编码序列进行切分,在切分块上计算注意力机制来实现流式解码。

—— 田正坤

03



推荐理由:本文是信息累积的思路。通过判断是否达到触发的阈值,如果达到阈值则在当前位置进行切分,如果没有达到阈值,则记录当前位置所包含的信息量,然后跳转到下一时刻并重复上述计算。

—— 田正坤

04



推荐理由:本文通过逐块解码的方式来实现流式解码,将编码序列切分为等长的块,在块内进行注意力的计算,如果预测得到空格标记则表示当前块解码完成,并跳转到下一个块,重复上述计算直到最后一个块解码结束。

—— 田正坤

05



推荐理由:本文最先将非递归网络引入语音识别任务,并提出了使用两种非递归网络的解码思路。

—— 田正坤

06



推荐理由:本文将CTC模型引入非递归网络的计算中,使用CTC的尖峰来预测目标序列的长度,并辅助模型收敛。

—— 田正坤


参会须知

会议时间

2020年9月6日(周日)

20:00 -- 21:00


报名方式

公众号二维码

请同学们扫码关注本公众号,对话框回复“SFFAI78”,获取入群二维码。





SFFAI的介绍

现代科学技术高度社会化,在科学理论与技术方法上更加趋向综合与统一,为了满足人工智能不同领域研究者相互交流、彼此启发的需求,我们发起了人工智能前沿学生论坛SFFAI,邀请一线科研人员分享、讨论人工智能各个领域的前沿思想和最新成果,使专注于各个细分领域的研究者开拓视野、触类旁通。SFFAI目前主要关注机器学习、计算机视觉、自然语言处理等各个人工智能垂直领域及交叉领域的前沿进展,进行学术传播,同时为讲者塑造个人影响力。

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