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一種基于模型合并的聲學(xué)模型優(yōu)化新方法 | IJCAI 2020論文分享

本文作者: AI研習(xí)社 2021-01-13 18:38 專題:IJCAI 2019
導(dǎo)語:1月14日(周四)20:00-21:00進(jìn)行分享。

一種基于模型合并的聲學(xué)模型優(yōu)化新方法 | IJCAI 2020論文分享

IJCAI 2020 原定于 2020 年 7 月 11 日在日本橫濱召開,現(xiàn)在會(huì)址從日本橫濱改到了全程線上舉行且正在進(jìn)行中。本屆大會(huì)的主會(huì)接受率僅僅只有12.6%,算上IJCAI史上最嚴(yán)的一年,也號(hào)稱2020年度錄取率最低的AI頂會(huì)。
所以說在IJCAI 2020上被錄用的論文在質(zhì)量上都會(huì)有所保證,而就在明天的1月14日(周四)20:00-21:00,AI科技評(píng)論特別邀請(qǐng)到了微眾銀行人工智能研究員的譚聰慧博士,作客AI研習(xí)社IJCAI 2020論文解讀直播間,為大家詳細(xì)介紹他被收錄的論文工作情況。嘉賓分享完還有問答環(huán)節(jié),歡迎大家積極參與討論,一起探討。

分享主題

《一種基于模型合并的聲學(xué)模型優(yōu)化新方法》

分享時(shí)間

2021年1月14日(周四)20:00-21:00

分享嘉賓

一種基于模型合并的聲學(xué)模型優(yōu)化新方法 | IJCAI 2020論文分享

▲譚聰慧
譚聰慧,博士畢業(yè)于香港中文大學(xué),目前在微眾銀行擔(dān)任人工智能研究員,研究方向包括語音識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法等。

分享背景

因?yàn)楫?dāng)前對(duì)隱私保護(hù)的逐漸重視和數(shù)據(jù)量的不斷增加,我們已經(jīng)很難像以前一樣直接搜集多方的數(shù)據(jù)來優(yōu)化聲學(xué)模型。雖然聯(lián)邦學(xué)習(xí)通用框架能解決一些問題,但在實(shí)際業(yè)務(wù)場景中仍有不適用的地方。為了解決這一問題,我們提出了基于合并算法的聲學(xué)模型優(yōu)化的新框架,在這一框架下,聲學(xué)模型可以在多個(gè)數(shù)據(jù)源上分別獨(dú)立的訓(xùn)練,我們?cè)O(shè)計(jì)的聲學(xué)模型合并算法可以將其快速的合并和優(yōu)化出公共的模型。這一算法在我們的實(shí)驗(yàn)和業(yè)務(wù)實(shí)踐中均取得了良好的效果。

分享提綱

  1. 項(xiàng)目背景:基于遷移、聯(lián)邦與進(jìn)化學(xué)習(xí)的語音識(shí)別優(yōu)化框架
  2. 聲學(xué)模型合并的新方法

論文地址

https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/513

直播間觀看地
AI研習(xí)社直播間:https://live.yanxishe.com/room/894
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Bilibili直播間:http://live.bilibili.com/5612206

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