Beszélőinvariáns akusztikus modellek létrehozása mély neuronhálók ellenséges multi-taszk tanításával
Bár a mély neuronhálós technológia bevezetésével a beszédfelismerő rendszerek pontossága rengeteget javult, a környezeti tényezőkkel szembeni robusztusságuk növelése továbbra is az egyik legfontosabb kutatási terület. Cikkünkben egy nemrégiben javasolt eljárást, a neuronhálók ellenséges multi-taszk...
Elmentve itt :
| Szerzők: | |
|---|---|
| Testületi szerző: | |
| Dokumentumtípus: | Könyv része |
| Megjelent: |
2019
|
| Sorozat: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
15 |
| Kulcsszavak: | Nyelvészet - számítógép alkalmazása |
| Online Access: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/59069 |
| Tartalmi kivonat: | Bár a mély neuronhálós technológia bevezetésével a beszédfelismerő rendszerek pontossága rengeteget javult, a környezeti tényezőkkel szembeni robusztusságuk növelése továbbra is az egyik legfontosabb kutatási terület. Cikkünkben egy nemrégiben javasolt eljárást, a neuronhálók ellenséges multi-taszk tanítását próbáltuk bevetni a beszélő személyére való érzékenység csökkentésére. Ehhez olyan tanító adatbázisra van szükség, ami a szöveges átirat mellett a beszélő személyére vonatkozó annotációt is tartalmaz. Bár a kiindulási alapként szolgáló cikkhez képest jóval több beszélővel, valamint teljesen kapcsolt neuronháló helyett konvolúciós hálóval dolgoztunk, ennek ellenére minden konfigurációban konzisztens 2-3% körüli relatív hibacsökkenést kaptunk. A módszert beszélőklaszterezéssel kiterjesztve arra az esetre is adunk egy megoldási javaslatot, amikor nem áll rendelkezésre beszélőannotáció. A kezdeti eredmények bíztatóak, ebben a felügyelet nélküli esetben is hibacsökkenést mértünk, habár a felügyelt esethez képest szerényebb mértékűt. |
|---|---|
| Terjedelem/Fizikai jellemzők: | 3-11 |
| ISBN: | 978-963-315-393-2 |