Project detail

NTT - Speech enhancement front-end for robust automatic speech recognition with large amount of training data

Duration: 1.1.2019 — 31.12.2019

Funding resources

Neveřejný sektor - Přímé kontrakty - smluvní výzkum, neveřejné zdroje

On the project

The purpose of the Joint Research is to develop Speech enhancement front-end for robust automatic speech recognition with large amount of training data through the cooperation of NTT and BUT. The work is relying on embeddings produced by neural networks in various places of the processing chain.

Description in Czech
Cílem společného výzkumu je vyvinout technologie parametrizace s obohacováním řeči pro robustní automatické rozpoznávání řeči s velkým objemem trénovacích dat v rámci spolupráce mezi VUT a NTT. Práce je založena na nízkodimenzionálních reprezentacích dat (embeddings) produkovaných neuronovými sítěmi v různých místech řetězce zpracování.

Keywords
speech recognition, robustness, large data, DNN embeddings

Key words in Czech
rozpoznávání řeči, odolnost, velký objem dat,

Default language

English

People responsible

Žmolíková Kateřina, Ing., Ph.D. - principal person responsible

Units

Department of Computer Graphics and Multimedia
- responsible department (14.12.2018 - not assigned)
NTT Corporation
- client (14.12.2018 - 31.12.2019)
Department of Computer Graphics and Multimedia
- beneficiary (14.12.2018 - 31.12.2019)

Results

DELCROIX, M.; ŽMOLÍKOVÁ, K.; OCHIAI, T.; KINOSHITA, K.; ARAKI, S.; NAKATANI, T. Compact Network for Speakerbeam Target Speaker Extraction. In Proceedings of ICASSP. Brighton: IEEE Signal Processing Society, 2019. p. 6965-6969. ISBN: 978-1-5386-4658-8.
Detail

DELCROIX, M.; ŽMOLÍKOVÁ, K.; OCHIAI, T.; KINOSHITA, K.; ARAKI, S.; NAKATANI, T. Evaluation of SpeakerBeam target speech extraction in real noisy and reverberant conditions. THE JOURNAL OF THE ACOUSTICAL SOCIETY OF JAPAN, 2019, vol. 2019, no. 2, p. 1-2. ISSN: 0369-4232.
Detail

ROHDIN, J.; SILNOVA, A.; DIEZ SÁNCHEZ, M.; PLCHOT, O.; MATĚJKA, P.; BURGET, L.; GLEMBEK, O. End-to-end DNN based text-independent speaker recognition for long and short utterances. COMPUTER SPEECH AND LANGUAGE, 2020, vol. 2020, no. 59, p. 22-35. ISSN: 0885-2308.
Detail