3 个月前

BUT QUESST 2014 系统描述

BUT QUESST 2014 系统描述

摘要

我们提交的主要系统由11个子系统构成,符合任务要求。其中,3个子系统基于声学关键词检测(Acoustic Keyword Spotting, AKWS),8个子系统基于动态时间规整(Dynamic Time Warping, DTW)。AKWS子系统仅使用音素后验概率(phoneme posteriors)作为输入,而DTW子系统则同时使用音素后验概率和瓶颈特征(Bottle-Neck features, BN)作为输入。用于生成音素后验概率的估计器以及瓶颈特征提取器,均包含基于目标语言(捷克语)和非目标语言(其他4种语言)的模型。此外,我们还针对T1/T2/T3类查询进行了实验,并基于二元逻辑回归方法开展了系统校准与融合研究。

基准测试

基准方法指标
keyword-spotting-on-quesstBUT (g-LID)
MinCnxe: 0.929
keyword-spotting-on-quesstBUT (AKWS-T3-cz)
MinCnxe: 0.673
keyword-spotting-on-quesstBUT (g-best_single)
MinCnxe: 0.533
keyword-spotting-on-quesstBUT (g-bigfusionnoside )
MinCnxe: 0.486
keyword-spotting-on-quesstBUT (AKWS-cz)
MinCnxe: 0.641
keyword-spotting-on-quesstBUT (p-bigfusion)
MinCnxe: 0.461

用 AI 构建 AI

从想法到上线——通过免费 AI 协同编程、开箱即用的环境和市场最优价格的 GPU 加速您的 AI 开发

AI 协同编程
即用型 GPU
最优价格
立即开始

Hyper Newsletters

订阅我们的最新资讯
我们会在北京时间 每周一的上午九点 向您的邮箱投递本周内的最新更新
邮件发送服务由 MailChimp 提供
BUT QUESST 2014 系统描述 | 论文 | HyperAI超神经