作者也在TIMIT数据集上进行了音素识别的任务,从图5的结果中可以看出,wav2vec在libirspeech+WSJ数据集上预训练出的结果已经可以和当时的SOTA匹配。同时,识别效果随着数据量的增大也在稳定增加。 图5 TIMIT数据集音素识别结果 五、结论 本文提出了全卷积神经网络wav2vec模型,这是无监督预训练技术在语音识别任务中的首...
Wav2vec是一种CNN模型,使用原始语音数据作为输入,计算得到一种通用的语音特征并被用来输入给语音识别系统。目标是区分真实音频样本和负样本的差别。不同于前人之作,移除了基于帧的音素识别而直接使用学到的语音特征来提高有监督的语音识别(ASR)任务。Wav2vec依赖于一个完全卷积架构,这样可以很容易在现代硬件上并行使...
Wav2Vec2.0 是通过无监督学习Self-supervised learning对音频进行表征学习,其学习的表征信息供下游的语音识别等任务使用,如图1所示。过往的研究还没有对Wav2Vec2.0在边缘设备上进行性能测试,因此本文主要分享该实验成果。 2 实验设置 本文实验的整套方案是在PyTorch生态上进行,其量化等操作都是其生态api。该实验...
wav2vec 2.0是构建语音表示的自监督学习框架，其作者为Alexei Baevski，来自Facebook AI。这篇论文于2020年10月22日发布，主要探索在未标注语音中学习音频表示，然后通过少量标注数据进行微调，以获得优于使用大量标注数据训练的模型性能。该研究指出，仅使用十分钟标记数据和53k小时未标记数据的预训练，...
wav2vec2.0是通过无监督学习对音频进行特征提取的模型，其生成的特征用于支持下游任务如语音识别。该研究填补了wav2vec2.0在边缘设备性能测试的空白。实验设置 实验基于PyTorch框架进行，所有量化操作均采用其API。实验模型准备、测试流程、数据集（LibriSpeech）、语言模型（KenLM）以及实验设备（Raspberry Pi...
论文信息 name_en: wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations name_ch: wav2vec 2.0:语音表示自监督学习框架 paper_addr:http://arxiv.org/abs/2006.11477 date_read: 2023-04-27 date_publish: 2020-10-22 ...
论文阅读_音频表示_wav2vec_2.0 论文信息 name_en: wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations name_ch: wav2vec 2.0:语音表示自监督学习框架 paper_addr: http://arxiv.org/abs/2006.11477 date_read: 2023-04-27...
论文信息 name_en: wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations name_ch: wav2vec 2.0:语音表示自监督学习框架 paper_addr:http://arxiv.org/abs/2006.11477 date_read: 2023-04-27 date_publish: 2020-10-22 ...