論文題目：基於SincNet的原始波形說話人識別 代碼地址：https: github.com mravanelli SincNet 論文作者：Mirco Ravanelli, Yoshua Bengio 博客作者：凌逆戰 博客地址：https: www.cnblogs.com LXP Never p .html 作為一種可行的替代i vector的說話人識別方法，深度學習正日益受到歡迎。利用卷積 ...
2019-10-24 09:50 0 430 推薦指數：
論文：2019_Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis 翻譯總結：只需5秒音源，這個網絡就能實時“克隆”你的聲音 代碼 ...
論文地址：2018_說話人驗證的廣義端到端損失 論文代碼：https://google.github.io/speaker-id/publications/GE2E/ 地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11799985.html 作者：凌逆戰 ...
Abstract 處於領先水平的命名實體識別系統嚴重依賴於人工設計的特征與特定領域的知識，從而更高效地學習小型、帶標記的語料庫 。在這篇論文里我們介紹了兩種神經結構——一種結構是基於雙向LSTM與條件隨機場，另一種結構是通過一種基於轉換、Shift-Reduce解析的算法構造並標記 ...
DialogueCRN：會話中情感識別的上下文推理網絡 作者：Dou Hu, Lingwei Wei, Xiaoyong Huai 原文地址：DialogueCRN: Contextual Reasoning Networks for Emotion Recognition ...
摘要 本論文提出了一個新的框架，MGNER，該框架是為了解決多粒度命名實體識別，該任務是指一個句子中的多個實體不會發生重疊或者完全被嵌套的情況。不同於傳統的方法把NER視為序列標注任務並連續標注實體，MGNER在多粒度上檢測並識別實體：它能夠識別命名實體，而無需顯式地假定不重疊或完全嵌套的結構 ...
動機（Motivation） 在自動語音識別（Automated Speech Recognition, ASR）中，只是把語音內容轉成文字，但是人們對話過程中除了文本還有其它重要的信息，比如語調，情感，響度。這些信息對於語音的理解也是很重要的。本文關注其中一個點，如何識別出語音的情感，即語音 ...
文章[1]主要針對的是語句長度不定，含有不相關信號的說話人識別。 深度網絡設計的關鍵在於主干(幀級)網絡的類型【the type of trunk (frame level) network】和有時 ...
論文標題：Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 論文作者： Gregory Koch Richard Zemel Ruslan Salakhutdinov 論文地址：https://www.cs.cmu.edu ...
