標(biāo)題: Titlebook: New Era for Robust Speech Recognition; Exploiting Deep Lear Shinji Watanabe,Marc Delcroix,John R. Hershey Book 2017 Springer International [打印本頁(yè)] 作者: 拼圖游戲 時(shí)間: 2025-3-21 16:33
書目名稱New Era for Robust Speech Recognition影響因子(影響力)
書目名稱New Era for Robust Speech Recognition影響因子(影響力)學(xué)科排名
書目名稱New Era for Robust Speech Recognition網(wǎng)絡(luò)公開度
書目名稱New Era for Robust Speech Recognition網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名
書目名稱New Era for Robust Speech Recognition被引頻次
書目名稱New Era for Robust Speech Recognition被引頻次學(xué)科排名
書目名稱New Era for Robust Speech Recognition年度引用
書目名稱New Era for Robust Speech Recognition年度引用學(xué)科排名
書目名稱New Era for Robust Speech Recognition讀者反饋
書目名稱New Era for Robust Speech Recognition讀者反饋學(xué)科排名
作者: 有常識(shí) 時(shí)間: 2025-3-21 23:14 作者: indifferent 時(shí)間: 2025-3-22 04:27 作者: humectant 時(shí)間: 2025-3-22 05:57 作者: Lacunar-Stroke 時(shí)間: 2025-3-22 11:52 作者: reaching 時(shí)間: 2025-3-22 15:41 作者: Mingle 時(shí)間: 2025-3-22 20:26
Sequence-Discriminative Training of Neural Networksinator language model order and frame-smoothing, that may improve the recognition performance. We further propose a two-forward-pass procedure to speed up sequence-discriminative training when memory is the main constraint. Experiments were conducted on the AMI meeting corpus.作者: intoxicate 時(shí)間: 2025-3-22 21:56 作者: compel 時(shí)間: 2025-3-23 04:21 作者: gout109 時(shí)間: 2025-3-23 06:08
Discriminative Beamforming with Phase-Aware Neural Networks for Speech Enhancement and Recognitionopy cost function of ASR. In our experiments, the BF network is trained with both artificially generated and real microphone array signals. On the AMI meeting transcription, we found that the trained BF network produces competitive ASR results compared to traditional delay-and-sum beamforming on unseen array signals.作者: 符合規(guī)定 時(shí)間: 2025-3-23 09:51
Shinji Watanabe,Marc Delcroix,John R. HersheyField of automatic speech recognition has evolved greatly since the introduction of deep learning.Covers the state-of-the-art in noise robustness for deep neural-network-based speech recognition.Inclu作者: CODE 時(shí)間: 2025-3-23 14:45
978-3-319-87849-2Springer International Publishing AG 2017作者: Oversee 時(shí)間: 2025-3-23 18:12
Multichannel Speech Enhancement Approaches to DNN-Based Far-Field Speech Recognitionased multichannel approaches and describe beamforming-based noise reduction and linear-prediction-based dereverberation. We demonstrate the potential of these approaches by introducing two systems that achieved top performance on the recent REVERB and CHiME-3 benchmarks.作者: 詼諧 時(shí)間: 2025-3-24 00:55
Distant Speech Recognition Experiments Using the AMI Corpushes using microphone array beamforming followed by single-channel acoustic modelling with approaches which combine multichannel signal processing with acoustic modelling in the context of convolutional networks.作者: 小溪 時(shí)間: 2025-3-24 02:42
http://image.papertrans.cn/n/image/665184.jpg作者: 先兆 時(shí)間: 2025-3-24 09:53 作者: 提名 時(shí)間: 2025-3-24 10:44
Preliminaries background of robustness issues of deep neural-network-based ASR. It provides an overview of robust ASR research including a brief history of several studies before the deep learning era, basic formulations of ASR, signal processing, and neural networks. This chapter also introduces common notation作者: 毗鄰 時(shí)間: 2025-3-24 17:00 作者: Immunization 時(shí)間: 2025-3-24 19:20
Multichannel Spatial Clustering Using Model-Based Source Separation important regard, like the number and arrangement of microphones or the reverberation and noise conditions. Because these configurations are difficult to predict a priori and difficult to exhaustively train over, the use of unsupervised spatial-clustering methods is attractive. Such methods separat作者: 狼群 時(shí)間: 2025-3-25 02:36
Discriminative Beamforming with Phase-Aware Neural Networks for Speech Enhancement and Recognitionlong processing pipeline, the processing steps are usually designed to optimize cost functions that are not directly related to the task, leading to suboptimal performance. In this chapter, we introduce a beamforming (BF) network to perform spatial filtering that is optimal for the ASR task. The BF 作者: Generic-Drug 時(shí)間: 2025-3-25 06:49
Raw Multichannel Processing Using Deep Neural Networksfrom acoustic modeling. In this chapter, we perform multichannel enhancement jointly with acoustic modeling in a deep-neural-network framework. Inspired by beamforming, which leverages differences in the fine time structure of the signal at different microphones to filter energy arriving from differ作者: 小卒 時(shí)間: 2025-3-25 09:21 作者: rheumatism 時(shí)間: 2025-3-25 15:06 作者: Constant 時(shí)間: 2025-3-25 16:02 作者: 保留 時(shí)間: 2025-3-25 22:10
Adaptation of Deep Neural Network Acoustic Models for Robust Automatic Speech Recognitionrecognition (ASR). However, DNN adaptation remains a challenging task. Many approaches have been proposed in recent years to improve the adaptability of DNNs to achieve robust ASR. This chapter will review the recent adaptation methods for DNNs, broadly categorising them into constrained adaptation,作者: ASSET 時(shí)間: 2025-3-26 02:34
Training Data Augmentation and Data Selectiontions. Our work, conducted during the JSALT 2015 workshop, aimed at the development of: (1) Data augmentation strategies including noising and reverberation. They were tested in combination with two approaches to signal enhancement: a carefully engineered WPE dereverberation and a learned DNN-based 作者: Glossy 時(shí)間: 2025-3-26 04:56
Advanced Recurrent Neural Networks for Automatic Speech Recognitionnternal state of the network which allows it to exhibit dynamic temporal behavior. In this chapter, we describe several advanced RNN models for distant speech recognition (DSR). The first set of models are extensions of the prediction-adaptation-correction RNNs (PAC-RNNs). These models were inspired作者: 蛙鳴聲 時(shí)間: 2025-3-26 09:29 作者: 褻瀆 時(shí)間: 2025-3-26 14:31
End-to-End Architectures for Speech Recognitionoefficient features), natural language processing (.-gram language models), or statistics (hidden markov models). Because of this “compartmentalization,” it is widely accepted that components of an ASR system will largely be optimized individually and in isolation, which will negatively influence ov作者: grenade 時(shí)間: 2025-3-26 18:02 作者: MOAN 時(shí)間: 2025-3-27 00:03 作者: Inscrutable 時(shí)間: 2025-3-27 02:45
Distant Speech Recognition Experiments Using the AMI Corpushes using microphone array beamforming followed by single-channel acoustic modelling with approaches which combine multichannel signal processing with acoustic modelling in the context of convolutional networks.作者: GREEN 時(shí)間: 2025-3-27 07:49 作者: 最小 時(shí)間: 2025-3-27 11:32
gesagt haben, verfügen Unternehmen mit einer ausgereifteren Supply Chain über einen deutlichen Leistungsvorsprung. Wenn diese Unternehmen jetzt auch noch als erste die Praktiken der n?chsten Generation übernehmen, dann wird der Abstand zu den Mitbewerbern noch gr??er. Diejenigen, die zurück bleiben,作者: scrutiny 時(shí)間: 2025-3-27 15:54 作者: 單片眼鏡 時(shí)間: 2025-3-27 18:48
gesagt haben, verfügen Unternehmen mit einer ausgereifteren Supply Chain über einen deutlichen Leistungsvorsprung. Wenn diese Unternehmen jetzt auch noch als erste die Praktiken der n?chsten Generation übernehmen, dann wird der Abstand zu den Mitbewerbern noch gr??er. Diejenigen, die zurück bleiben,作者: 來就得意 時(shí)間: 2025-3-28 01:51 作者: 乳汁 時(shí)間: 2025-3-28 02:53 作者: 并置 時(shí)間: 2025-3-28 10:09
Xiong Xiao,Shinji Watanabe,Hakan Erdogan,Michael Mandel,Liang Lu,John R. Hershey,Michael L. Seltzer,gesagt haben, verfügen Unternehmen mit einer ausgereifteren Supply Chain über einen deutlichen Leistungsvorsprung. Wenn diese Unternehmen jetzt auch noch als erste die Praktiken der n?chsten Generation übernehmen, dann wird der Abstand zu den Mitbewerbern noch gr??er. Diejenigen, die zurück bleiben,作者: 密碼 時(shí)間: 2025-3-28 13:37
Tara N. Sainath,Ron J. Weiss,Kevin W. Wilson,Arun Narayanan,Michiel Bacchiani,Bo Li,Ehsan Variani,Izgesagt haben, verfügen Unternehmen mit einer ausgereifteren Supply Chain über einen deutlichen Leistungsvorsprung. Wenn diese Unternehmen jetzt auch noch als erste die Praktiken der n?chsten Generation übernehmen, dann wird der Abstand zu den Mitbewerbern noch gr??er. Diejenigen, die zurück bleiben,作者: hyperuricemia 時(shí)間: 2025-3-28 17:43 作者: Odyssey 時(shí)間: 2025-3-28 19:15 作者: Rheumatologist 時(shí)間: 2025-3-28 23:39 作者: 急急忙忙 時(shí)間: 2025-3-29 06:32
Khe Chai Sim,Yanmin Qian,Gautam Mantena,Lahiru Samarakoon,Souvik Kundu,Tian Tanend eine ?Terra Incognita“ oder ein Buch mit sieben Siegeln. Wie ?ticken“ die Chinesen? Was treibt sie an? K?nnen wir ihnen vertrauen? Fragen wie diese werden oft w?hrend der Zusammenarbeit mit Chinesen gestellt. Gesch?ftsbeziehungen westlicher Unternehmen mit China und die Zusammenarbeit westlicher作者: anticipate 時(shí)間: 2025-3-29 11:06 作者: Daily-Value 時(shí)間: 2025-3-29 14:02
nehmen zeigen ganz eindeutig, dass die Prozess-Erarbeitung Vorrang vor der technologischen Aufrüstung hat. Beide k?nnen danach Hand in Hand arbeiten und so kleinere oder gro?e Schritte bei der Leistungsverbesserung erm?glichen. Durch die Konzentration auf die fünf Kerndisziplinen des strategischen S作者: 中子 時(shí)間: 2025-3-29 15:46
nehmen zeigen ganz eindeutig, dass die Prozess-Erarbeitung Vorrang vor der technologischen Aufrüstung hat. Beide k?nnen danach Hand in Hand arbeiten und so kleinere oder gro?e Schritte bei der Leistungsverbesserung erm?glichen. Durch die Konzentration auf die fünf Kerndisziplinen des strategischen S作者: 打擊 時(shí)間: 2025-3-29 20:01 作者: Strength 時(shí)間: 2025-3-30 03:48 作者: 吸引人的花招 時(shí)間: 2025-3-30 07:58 作者: Acclaim 時(shí)間: 2025-3-30 10:08
Michael I. Mandel,Jon P. Barkernehmen zeigen ganz eindeutig, dass die Prozess-Erarbeitung Vorrang vor der technologischen Aufrüstung hat. Beide k?nnen danach Hand in Hand arbeiten und so kleinere oder gro?e Schritte bei der Leistungsverbesserung erm?glichen. Durch die Konzentration auf die fünf Kerndisziplinen des strategischen S作者: Diluge 時(shí)間: 2025-3-30 15:44
Xiong Xiao,Shinji Watanabe,Hakan Erdogan,Michael Mandel,Liang Lu,John R. Hershey,Michael L. Seltzer,nehmen zeigen ganz eindeutig, dass die Prozess-Erarbeitung Vorrang vor der technologischen Aufrüstung hat. Beide k?nnen danach Hand in Hand arbeiten und so kleinere oder gro?e Schritte bei der Leistungsverbesserung erm?glichen. Durch die Konzentration auf die fünf Kerndisziplinen des strategischen S作者: 寄生蟲 時(shí)間: 2025-3-30 16:49 作者: 關(guān)節(jié)炎 時(shí)間: 2025-3-30 23:25
John R. Hershey,Jonathan Le Roux,Shinji Watanabe,Scott Wisdom,Zhuo Chen,Yusuf Isiknde Entwicklung einer starken Arbeitgebermarke (Employer-Brand). Der Aufbau einer starken Employer-Brand in China ist insbesondere für westliche Unternehmen relevant, die dort bislang kaum als attraktiver Arbeitgeber bekannt sind Darauf aufbauend ist ein geeignetes Portfolio an zielgruppenspezifisch作者: 爆炸 時(shí)間: 2025-3-31 01:20 作者: 靈敏 時(shí)間: 2025-3-31 07:26 作者: 猛烈責(zé)罵 時(shí)間: 2025-3-31 13:03 作者: Gum-Disease 時(shí)間: 2025-3-31 16:11 作者: Ascribe 時(shí)間: 2025-3-31 21:13
Multichannel Spatial Clustering Using Model-Based Source Separationhase and level between pairs of microphones, its generalization to more than two microphones, and its use to drive minimum variance distortionless response (MVDR) beamforming. These systems are evaluated for speech enhancement as well as automatic speech recognition, for which they are able to reduc作者: 切碎 時(shí)間: 2025-4-1 00:54
Raw Multichannel Processing Using Deep Neural Networks to separate the multichannel spatial filtering operation from a single-channel filterbank which computes a frequency decomposition. We also introduce an adaptive variant, which updates the spatial filter coefficients at each time frame based on the previous inputs. Finally, we demonstrate that thes作者: 不規(guī)則 時(shí)間: 2025-4-1 05:28 作者: 保守黨 時(shí)間: 2025-4-1 06:01
Robust Features in Deep-Learning-Based Speech Recognitionic models to such variation, robust features have traditionally been used to create an invariant representation of the acoustic space. Most commonly, robust feature-extraction strategies have explored three principal areas: (a) enhancing the speech signal, with a goal of improving the perceptual qua
