云栖大会｜感受万物数字化，体验千行视频化
“前沿·探索·想象力”，今年的云栖大会即将与大家如期见面。 从10月19日至22日，云栖大会将带来100+场新思想论坛、450+最热科技新品、1000+数字新物种、40000平米的“云栖数字谷”沉浸科技体验，以及一系列炫目的极客盛会。 阿里…
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声浪
调研报告｜在线语音识别改进方法之序列区分性训练
这篇文章主要调研的是一种常见的改进在线语音识别的方法：序列区分性训练（Sequence Discriminative Training）。相信有很多人已经在 CTC/CE 的训练上遇到了瓶颈，而一些新的框架如 RNN-T，End2End 的…
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调研报告｜在线语音识别改进之 RNN-T 训练
这篇文章主要调研的是另外一种改进在线语音识别的方法：基于 RNN Transducer 方法。这篇文章可能文字讲解的地方会比较少，因为图片的内容信息量已经很大了，同时论文的出处我会一并放出，有兴趣的朋友可以阅读下原文。因为我本人是基于 Te…
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【语音之家】AI产业沙龙——腾讯会议背后的语音技术
由CCF语音对话与听觉专委会 、中国人工智能产业发展联盟（AIIA）评估组 、腾讯会议天籁实验室、语音之家（北京）科技有限公司、北京希尔贝壳科技有限公司共同主办的【语音之家】AI产业沙龙-腾讯会议背后的语音技术，将于2021年10月12日…
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助力语音识别研究，CAT工具包升级第二版啦！！！
编者按：2019年底，清华大学语音处理与机器智能实验室（THU-SPMI）推出了基于CTC-CRF的ASR工具包CAT，在多个基准数据集上取得了前沿性能（State-Of-The-Art，SOTA）。近期CAT工具包有了较大改动，升级版本命…
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基于深度学习的声纹识别概述（二）
前言：做技术不能只见树木，不见森林，读综述类的论文，能很好的帮我们把握业界的前进方向。本文是由西工大张晓雷教授所作，于2021年4月4日更新，全面的分析了说话人识别方向的几个关注点，本文及接下来的几篇文章会详细的分析这篇论文。 本系列第一部…
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ASR Conformer模型论文及代码分析
0. 前言 Conformer是Google在2020年提出的语音识别模型，基于Transformer改进而来，主要的改进点在于Transformer在提取长序列依赖的时候更有效，而卷积则擅长提取局部特征，因此将卷积应用于Transform…
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Noisy Student Training for ASR: 语音识别的半监督训练
本文是Google语音团队于2020年10月发表的《Improved Noisy Student Training for Automatic Speech Recognition》，是当前半监督学习领域最新的进展之一，基于此文而来的《Pu…
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关于主动降噪耳机，你想知道的一切（五）
文 | S.Li 编辑 | 贰沐 子鱼 今年实在太忙，终于抽出了点空来继续更新 Active Noise Cancellation (ANC)！关于ANC耳机的基础知识已经在前面4章说的差不多了，这次主要来讲一讲实际应用中个人觉得挺重要的一…
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