摘要 - 这项研究探讨了自动语音识别(ASR)技术对英语作为外语(EFL)学生的影响。在中国的98名一年级大学生中进行了研究,该研究采用了混合方法方法,将来自说话焦虑问卷的定量数据与学生反思性期刊的定性见解相结合。在14周内,参与者从事基于ASR的说话任务,获得实时反馈以提高发音和说话能力。的发现表明,ASR大大减轻了口语焦虑,尤其是在没有准备好的口语任务中,并增加了学习者对英语的信心。但是,与同伴有关的焦虑持续存在,这表明ASR在减轻群体环境中的社会焦虑方面的局限性。该研究得出的结论是,尽管ASR是单个语言实践的有效工具,但应补充同伴互动策略,以更全面地解决焦虑。关键字 - 自动语音识别,英语作为外语(EFL)学习者,口语焦虑,混合方法,语言学习
脑部计算机界面是一个重要而热门的研究主题,它彻底改变了人们与世界的互动,尤其是对于神经系统疾病的人。虽然已经在英语字母和单词的脑电图信号中进行了广泛的研究,但仍然存在一个主要限制:缺乏许多非英语语言(例如阿拉伯语)公开可用的脑电图数据集。尽管阿拉伯语是全球口语最多的语言之一,但据我们所知,到目前为止,目前尚无公开可用的脑电图信号。为了解决这一差距,我们介绍了Areeg_chars,这是一个新颖的EEG数据集,该数据集用于30名参与者(21名男性和9名女性)的阿拉伯语31个字符,使用Epoc X 14通道设备收集了这些记录,每次CHAR记录长10秒。记录信号的数量为930个脑电图记录。使EEG信号适合分析,每个记录分别分别为多个信号,分别为250ms。因此,本研究中总共收集了39857个脑电图信号的记录。此外,Areeg_chars将公开用于研究人员。我们确实希望该数据集能够填补对阿拉伯语脑电图的研究,从而使讲阿拉伯语的残疾人受益。
组织主席致辞 我谨代表组委会,感谢杰出的受邀演讲者(来自学术界和业界)、参与者、国际项目委员会、DA-IICT 教职员工、行政人员、工作人员和学生志愿者为举办第六届暑期学校所做的宝贵贡献,主题为“自动语音识别 (ASR)” ,将于 2024 年 7 月 6 日至 10 日在印度甘地讷格尔的 DA-IICT 举行。这个暑期学校提供了一个与杰出的受邀演讲者互动的平台,以发现新方法并拓宽我们在自动语音识别 (ASR) 广泛领域的知识。此外,为了鼓励年轻人才,学校举办了第五届 5 分钟博士论文 (5MPT) 竞赛,并设立了四个 ISCA 认可的现金奖项。我们很荣幸能有杰出的世界级专家,即 Hynek Hermansky 教授(博士)(美国约翰霍普金斯大学电气与计算机工程系)、Bhuvana Ramabhadran 博士(美国谷歌研究中心)、Mathew Magimai Doss 博士(瑞士马蒂尼 IDIAP 研究所)、Chng Eng Siong 教授(博士)(新加坡南洋理工大学)、Srikanth Madikeri 教授(博士)(瑞士苏黎世大学)。此外,我们还有 Bayya Yegnanarayana 教授(博士)(IIIT,海得拉巴)、CV Jawahar 教授(博士)(IIIT,海得拉巴)、Sriram Ganapathy 教授(博士)(IISc,班加罗尔)、Preethi Jyothi 教授(博士)(IIT 孟买)、Aparna Walanj 博士(Kokilaben Dhirubhai Ambani)孟买医院和研究中心)、Samudravajaya 教授(博士)(吉隆坡大学)和 Hemant A. Patil 教授(博士)(DA-IICT,甘地讷格尔)。在 INTERSPEECH 2018 的推动下,在暑期学校,我们组织了行业观点讲座,邀请了行业资深人士参加,他们包括 Tara N. Sainath 博士(谷歌研究院,美国)、Sunayana Sitaram 博士(微软研究实验室,班加罗尔)、Harish Arsikere 博士(亚马逊,班加罗尔)、Hardik B. Sailor 博士(信息通信研究所 (I2R),A*STAR,新加坡)、Vikram C. Mathad 博士(三星研究院,班加罗尔)、Nirmesh J. Shah 博士(索尼研究院,印度)、Sunil Kumar Kopparapu 博士(TCS 创新实验室,孟买)、Amitabh Nag 先生(电子和信息技术部 (MeitY),新德里)、Ajay Rajawat 先生(电子和信息技术部 (MeitY),新德里)、Dipesh K. Singh 先生(Augnito,孟买)、Gauri Prajapati 女士(微软研究院,班加罗尔)。如果没有潜在赞助商的慷慨资助,此类活动就无法举行。在这方面,我们对赞助商表示深切的感谢和赞赏,即 DA-IICT Gandhinagar、谷歌、国际语音通信协会 (ISCA)、印度语音通信协会 (IndSCA)、电子和信息技术部 (MeitY) 和数字印度 Bhashini 部门 (BHASHINI),如果没有他们,我们不可能组织这次活动。此外,我们感谢英国谢菲尔德大学的 Phil Green 教授(博士)对我们关于 ISCA 支持 S4P 2024 的提案的宝贵反馈。本次暑期学校吸引了来自世界各地的 95 名参会者,包括研究人员、行业人员、教职员工和学生。我们要诚挚地感谢 DA-IICT 管理部门的大力支持,包括主任 Tathagata Bandyopadhyay 教授(博士)、执行注册官 Siddharth Swaminarayan 先生、人力资源主管 Krutika Raval 女士以及所有行政人员。此外,我们还要感谢 Vikram Vij 博士,他推荐 Vikram CM 博士作为三星班加罗尔研发机构语音智能小组的特邀演讲嘉宾。此外,我们还要感谢吉隆坡大学维杰瓦达分校和海得拉巴校区的大力支持,以及一些赞助员工参加此次活动的初创公司。组委会成员希望参会人员和受邀演讲者在甘地讷格尔度过难忘的经历和愉快的时光,并希望你们将来继续访问 DA-IICT 并参加此类 ISCA 支持的活动。
扩散模型在单个模态内的持续数据中脱颖而出。将其有效的语音识别扩展到语音识别,其中连续的语音框架被用作生成离散单词令牌的条件,在离散状态空间中建立条件扩散至关重要。本文介绍了一个非自动性散布扩散模型,从而通过迭代分化步骤可以平行地生成与语音信号相对应的单词字符串。一个声学变压器编码器标识了语音表示形式,它是DeNoising Transformer解码器预测整个离散序列的条件。为了解决交叉模式扩散的冗余降低,在优化的情况下集成了另一个特征去相关目标。本文通过使用快速采样方法进一步减少推理时间。语音识别的实验说明了提出方法的优点。索引术语:语音识别,扩散模型,特征去相关,快速采样
自动语音识别(ASR)系统近年来见证了显着的进步。上下文化的ASR任务需要识别语音不是孤立的话语,而是在更广泛的情况下。常规方法经常采用第二通范式来重新排列初始转录,但它们有可能在候选假设中遇到预测错误,从而损害了识别精度。在这项研究中,我们引入了一个新颖的框架,该框架与典型的第二频繁撤退方法不同。给出了n-最佳假设,我们利用大型语言模型来提示上下文化的第二通过。除了追求更高的准确性外,我们还旨在探索性能边界,而无需实质上改变潜在的预培训的语言和语言模型。我们通过零拍的提示和战略性的低级适应调整来提高所提出的范式的有效性。在多个价值的口语阅读理解基准基准SRC上,促使模型和微调模型的表现优于1好的ASR假设,分别达到了13.6%和45.9%的明显相关性单词错误率(WER)改善。结果表明,提出的方法增强了转录准确性和上下文理解。
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机器学习的最新进展表明,与随机初始化的模型相比,多模式的预训练可以改善自动语音识别(ASR)性能,即使模型在Uni-Modal-Modal任务上进行了微调。ASR任务的现有多模式预训练方法主要集中在单级预训练上,其中单个无监督任务用于预训练,然后在下游任务上进行微调。在这项工作中,我们介绍了一种新颖的方法,该方法将多模式和多任务的无监督预训练与基于翻译的监督中期训练方法相结合。我们从经验上证明,这种多阶段方法会导致相对单词错误率(WER)在LibrisPeech和Superb上的基线比基线高达38.45%的改善。此外,我们分享了选择预训练方法和数据集的几个重要发现。
无声语音不受环境噪音的影响,可提高可访问性,并增强隐私和安全性。然而,目前的无声语音识别器以短语输入/短语输出的方式运行,因此速度慢、容易出错,并且不适用于移动设备。我们介绍了 MELDER,这是一种移动唇读器,它通过将输入视频分割成更小的时间段并单独处理它们来实时运行。实验表明,这大大缩短了计算时间,使其适用于移动设备。我们通过使用迁移学习模型利用高资源词汇表中的知识,进一步优化模型以供日常使用。然后,我们将 MELDER 在固定和移动环境中与两个最先进的无声语音识别器进行比较,其中 MELDER 表现出卓越的整体性能。最后,我们将 MELDER 的两种视觉反馈方法与 Google Assistant 的视觉反馈方法进行了比较。结果揭示了这些提出的反馈方法如何影响用户对模型性能的看法。
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要:在不断变化的现代商业环境中,有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要,它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外,本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变,强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上,绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而,人工智能技术带来了转变,使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候,人工智能可以处理大量数据,这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程,从而提高准确性、客观性和效率,并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面,传统方法(例如人工智能驱动的流程)促进了持续的数据评估和收集,从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用,从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词:服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时,这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营,为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2],该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面,例如数据收集和处理,从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外,人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别,从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法,从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性,以帮助
人工智能是指机器执行通常需要人类智能才能完成的操作的能力,例如语音识别、决策或解决问题。人工智能系统可以接受训练,从数据中学习并随着时间的推移不断进化,从而使它们能够以高度的准确性和效率执行复杂的任务。阅读更多……… hƩps://www.teamupai.org/