语音方向论文阅读

1.Bi-encoder Transformer Network for Mandarin-English Code-switching Speech Recognition using Mixture of Experts

摘要

面对中英文混合数据稀疏性问题,提出Bi-Encoder Transformer network以及加入gating network进行语种判定

 模型结构

实验结果

2.Improving Low Resource Code-switched ASR using Augmented Code-switched TTS

摘要

提出两种技术来有效利用语音合成样本,1.通过线性插值现有的样本。2.设置一种新的损失函数

提出的方法

实验结果

 

 

 3.Multi-Encoder-Decoder Transformer for Code-Switching Speech Recognition

摘要

模型结构

 

 实验结果

4.Thank you for Attention: A survey on Attention-based Artificial Neural Networks for Automatic Speech Recognition

摘要

一篇关于attention的综述文章 

模型

attention类别

不同基准的模型种类相关文献

模型结构

5.PARALLEL COMPOSITION OF WEIGHTED FINITE-STATE TRANSDUCERS

摘要

 算法

 实验结果

 6.EFFICIENT CONFORMER: PROGRESSIVE DOWNSAMPLING AND GROUPED ATTENTION FOR AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION

摘要

 模型

 

 实验结果

 

 

语音分离是语音信号处理领域中的一个重要研究方向,其目标是从混合信号中提取出特定的语音成分,从而提升语音的可懂度和清晰度。近年来,随着深度学习技术的快速发展,语音分离的研究取得了显著进展,尤其是在模型设计、算法优化和应用场景拓展方面。 在语音分离的模型设计方面,研究人员借鉴了生物神经科学的启发,提出了新的深度学习模型,这些模型的语音分离性能大幅领先于现有方法。例如,苑克鑫教授指出,新模型不仅为计算机感知信息处理提供了新的脑启发范式,而且在智能助手、自动驾驶等领域有潜力发挥重要作用[^1]。这种模型的设计通常基于对人脑处理语音信号机制的理解,从而实现了更高效的语音分离效果。 在算法优化方面,研究者们提出了多种基于深度学习语音分离方法,例如基于谱减法的语音增强技术。谱减法是一种经典的语音增强方法,通过估计和减去噪声谱来恢复干净的语音信号。研究表明,这种方法在特定场景下(如变压器声音信号降噪)表现出良好的降噪效果[^5]。此外,随着深度学习的发展,基于神经网络的语音分离算法也逐渐成为研究热点,这些算法能够更有效地处理复杂的语音混合场景。 在应用场景拓展方面,语音分离技术已经广泛应用于智能助手、自动驾驶、音频深度伪造检测等多个领域。特别是在音频深度伪造检测中,语音分离技术通过聚合和分离进行音频深度伪造检测的领域泛化,为防止音频伪造提供了新的技术手段。相关研究成果发表在《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》上,该期刊的影响因子为6.3,属于JCR2区和中科院1区(TOP)期刊[^2]。 此外,语音分离技术还与风格迁移技术相结合,推动了AIGC(人工智能生成内容)领域的创新发展。通过理论与实践的深度结合,语音分离技术为读者搭建了从论文理解到工程落地的完整知识链。随着AIGC技术的快速发展,风格迁移将在更多领域释放创造力,而持续的跨学科研究(如结合艺术理论、认知科学)将成为突破现有瓶颈的关键[^3]。 在语音信号处理的具体应用中,数字滤波器的设计与应用是语音分离的重要工具。相比于其他一些应用领域,数字滤波器在语音信号处理中算是最早开始应用,并且在语音信号处理领域中数字滤波器设计与控制理论也得以发展和完善。数字滤波器主要起到的作用包括语音信号的分离、语音合成和语音增强[^4]。 ### 语音分离的代码示例 以下是一个基于深度学习的简单语音分离模型的代码示例,使用了Python和PyTorch框架: ```python import torch import torch.nn as nn class SpeechSeparationModel(nn.Module): def __init__(self): super(SpeechSeparationModel, self).__init__() self.encoder = nn.Linear(257, 512) self.lstm = nn.LSTM(512, 512, bidirectional=True) self.decoder = nn.Linear(512, 257) def forward(self, x): x = torch.relu(self.encoder(x)) x, _ = self.lstm(x) x = self.decoder(x) return x # 实例化模型 model = SpeechSeparationModel() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 模拟训练数据 input_data = torch.randn(10, 100, 257) # (batch_size, sequence_length, feature_dim) target_data = torch.randn(10, 100, 257) # 训练循环 for epoch in range(100): model.train() optimizer.zero_grad() output = model(input_data) loss = criterion(output, target_data) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}') ``` 这段代码定义了一个简单的语音分离模型,使用了LSTM(长短期记忆)网络来处理语音信号。模型的输入是一个包含语音特征的张量,输出是经过分离后的语音信号。
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