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实验室获得zerospeech2017国际测评第二名

     

     Zerospeech Challenge(零资源挑战赛)是语音研究领域的一项重要的国际学术测评。该测评旨在缺少语言专家知识的前提下,探寻从语音数据中自动学得语言学结构信息的方法。据悉,在零资源(zero resource)或少资源(low resource)的情境下,采用无监督、弱监督方法进行数据建模已经成为机器学习和语音研究的热点问题,收到学术界和工业界的普遍关注。此次挑战赛是该评测的第二届。和第一届评测类似,本年度的Zerospeech评测包含两个子任务,分别为考察语音特征学习和语言结构单元发现。前者旨在提取可以反映语音中语言学结构单元(如音素、字词)的语音特征;后者则考察语言结构单元(音素、词汇)在语言学知识中的准确度。在此次测评中,本实验室博士生陈虹洁和袁有根同学参加了其中的任务一——无监督特征学习。在所有提交的16个系统中,实验室所提交的系统获得了第二名的优异成绩,为实验室争得了荣誉。该评测结果是在12月15日-20日在日本冲绳召开的IEEE语音识别与理解国际会议(ASRU2017)上进行宣布的。

     实验室提交系统所使用的核心技术总结在被ASRU2017录用的论文“MULTILINGUAL BOTTLE-NECK FEATURE LEARNING FROM UNTRANSCRIBED SPEECH”中。此工作尝试在只有零资源(即无任何人工标注)语音数据的情况下,学习在语言结构单元表示方面具有较好泛化能力的语音特征。具体而言,我们通过在多个零资源语种数据上分别进行无监督地声学建模,以提炼出结构信息对语音进行结构标注,然后利用所得语言相关的结构标注训练内含“瓶颈层”的多任务学习深度神经网络(MTL-DNN),从而获得维度较低且具有较好泛化能力的语音特征。其中,每个语种的无监督标注由一种非参贝叶斯模型——狄利克雷过程-混合高斯模型(DP-GMM)自动学习获得。另外一篇将该模型应用在语音关键词检出(spoken term detection)的论文于近期发表在权威期刊IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing上。

     在ASRU2017会议上,Zerospeech Challenge国际评测的组织者还专门对实验室提交的系统进行了重点推介。陈虹洁和袁有根同学的两篇论文以墙报的形式进行了展示。期间,吸引了来自学术界和工业界众多学者专家的广泛关注。两位同学与领域内的同行进行了广泛深入的交流。

相关论文:

1. Yougen Yuan, Cheung-Chi Leung, Lei Xie, Hongjie Chen, Bin Ma, Haizhou Li, "EXTRACTING BOTTLENECK FEATURES AND WORD-LIKE PAIRS FROM UNTRANSCRIBED SPEECH FOR FEATURE REPRESENTATION ", 2017 IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding Workshop (ASRU2017), December 16-20, 2017, Okinawa, Japan PDF

2. Hongjie Chen, Cheung-Chi Leung, Lei Xie, Bin Ma, Haizhou Li, "Multi-Task Feature Learning for Low-Resource Query-by-Example Spoken Term Detection", IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 2017 PDF

3. Hongjie Chen, Cheung-Chi Leung, Lei Xie, Bin Ma, Haizhou Li, "MULTILINGUAL BOTTLE-NECK FEATURE LEARNING FROM UNTRANSCRIBED SPEECH", 2017 IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding Workshop (ASRU2017), December 16-20, 2017, Okinawa, Japan PDF

 

 

 

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