教師なしニューラル音声表現学習の簡単な概観【JST・京大機械翻訳】

Borgholt Lasse; Havtorn Jakob Drachmann; Edin Joakim; Maaloe Lars; Igel Christian

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200572346351 整理番号：22P0298479

教師なしニューラル音声表現学習の簡単な概観【JST・京大機械翻訳】

A Brief Overview of Unsupervised Neural Speech Representation Learning

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発行年： 2022年03月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

音声処理のための教師なし表現学習は,ここ数年,大いに成熟した。コンピュータビジョンと自然言語処理における作業は道を開いたが,音声データはユニークな課題を提供する。結果として,他のドメインからの方法は,ほとんど直接に翻訳されない。過去10年間にわたる音声に対する教師なし表現学習の開発をレビューした。2つの一次モデルカテゴリー:自己監督法と確率的潜在変数モデルを同定した。モデルを記述し,包括的分類学を開発した。最後に,2つのカテゴリーからのモデルを議論し,比較した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

音声処理 , パターン認識

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