论文题目：基于SincNet的原始波形说话人识别 代码地址：https: github.com mravanelli SincNet 论文作者：Mirco Ravanelli, Yoshua Bengio 博客作者：凌逆战 博客地址：https: www.cnblogs.com LXP Never p .html 作为一种可行的替代i vector的说话人识别方法，深度学习正日益受到欢迎。利用卷积 ...
2019-10-24 09:50 0 430 推荐指数：
论文：2019_Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis 翻译总结：只需5秒音源，这个网络就能实时“克隆”你的声音 代码 ...
论文地址：2018_说话人验证的广义端到端损失 论文代码：https://google.github.io/speaker-id/publications/GE2E/ 地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11799985.html 作者：凌逆战 ...
Abstract 处于领先水平的命名实体识别系统严重依赖于人工设计的特征与特定领域的知识，从而更高效地学习小型、带标记的语料库 。在这篇论文里我们介绍了两种神经结构——一种结构是基于双向LSTM与条件随机场，另一种结构是通过一种基于转换、Shift-Reduce解析的算法构造并标记 ...
DialogueCRN：会话中情感识别的上下文推理网络 作者：Dou Hu, Lingwei Wei, Xiaoyong Huai 原文地址：DialogueCRN: Contextual Reasoning Networks for Emotion Recognition ...
摘要 本论文提出了一个新的框架，MGNER，该框架是为了解决多粒度命名实体识别，该任务是指一个句子中的多个实体不会发生重叠或者完全被嵌套的情况。不同于传统的方法把NER视为序列标注任务并连续标注实体，MGNER在多粒度上检测并识别实体：它能够识别命名实体，而无需显式地假定不重叠或完全嵌套的结构 ...
动机（Motivation） 在自动语音识别（Automated Speech Recognition, ASR）中，只是把语音内容转成文字，但是人们对话过程中除了文本还有其它重要的信息，比如语调，情感，响度。这些信息对于语音的理解也是很重要的。本文关注其中一个点，如何识别出语音的情感，即语音 ...
文章[1]主要针对的是语句长度不定，含有不相关信号的说话人识别。 深度网络设计的关键在于主干(帧级)网络的类型【the type of trunk (frame level) network】和有时 ...
论文标题：Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 论文作者： Gregory Koch Richard Zemel Ruslan Salakhutdinov 论文地址：https://www.cs.cmu.edu ...
