Detail projektu

IARPA Machine Translation for English Retrieval of Information in Any Language (MATERIAL) - Foreign Language Automated Information Retrieval (FLAIR)

Období řešení: 21.9.2017 — 22.10.2021

Zdroje financování

Neveřejný sektor - Přímé kontrakty - smluvní výzkum, neveřejné zdroje

O projektu

MATERIAL aims at developing an "English-in, English-out" information retrieval system that, given a domain-sensitive English query, will retrieve relevant data from a large multilingual repository and display the retrieved information in English as query-biased summaries.

Popis česky
MATERIAL si klade za cíl vývoj systému pro získávání informací typu "English-in, English-out". Na základě anglicky položeného dotazu závislého na doméně systém vyhledá relevantní data ve velkém multilinguálním datovém úložišti a bude je presentovat jako souhrn (opět závislý na doméně) opět v angličtině.

Klíčová slova
machine translation, automatic speech regcognition, language identification, summarization

Originální jazyk

angličtina

Řešitelé

Útvary

Ústav počítačové grafiky a multimédií
- odpovědné pracoviště (16.2.2017 - nezadáno)
Výzkumná skupina dolování dat z řeči BUT Speech@FIT
- interní (16.2.2017 - 22.10.2021)
Ústav počítačové grafiky a multimédií
- příjemce (16.2.2017 - 22.10.2021)

Výsledky

KARAFIÁT, M.; BASKAR, M.; WATANABE, S.; HORI, T.; WIESNER, M.; ČERNOCKÝ, J. Analysis of Multilingual Sequence-to-Sequence Speech Recognition Systems. In Proceedings of Interspeech. Proceedings of Interspeech. Graz: International Speech Communication Association, 2019. no. 9, p. 2220-2224. ISSN: 1990-9772.
Detail

KARAFIÁT, M.; VESELÝ, K.; ČERNOCKÝ, J.; PROFANT, J.; NYTRA, J.; HLAVÁČEK, M.; PAVLÍČEK, T. Analysis of X-Vectors for Low-Resource Speech Recognition. In ICASSP 2021 - 2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). Toronto, Ontario: IEEE Signal Processing Society, 2021. p. 6998-7002. ISBN: 978-1-7281-7605-5.
Detail

VYDANA, H.; KARAFIÁT, M.; ŽMOLÍKOVÁ, K.; BURGET, L.; ČERNOCKÝ, J. Jointly Trained Transformers Models for Spoken Language Translation. In ICASSP 2021 - 2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). Toronto, Ontario: IEEE Signal Processing Society, 2021. p. 7513-7517. ISBN: 978-1-7281-7605-5.
Detail

BASKAR, M.; BURGET, L.; WATANABE, S.; KARAFIÁT, M.; HORI, T.; ČERNOCKÝ, J. Promising Accurate Prefix Boosting For Sequence-to-sequence ASR. In Proceedings of ICASSP. Brighton: IEEE Signal Processing Society, 2019. p. 5646-5650. ISBN: 978-1-5386-4658-8.
Detail

KARAFIÁT, M. Summary report for project Machine Translation for English Retrieval of Information in Any Language (MATERIAL) For year 2017. Brno: Raytheon BBN Technologies, 2017. p. 1-2.
Detail

BASKAR, M.; WATANABE, S.; ASTUDILLO, R.; HORI, T.; BURGET, L.; ČERNOCKÝ, J. Semi-supervised Sequence-to-sequence ASR using Unpaired Speech and Text. In Proceedings of Interspeech. Proceedings of Interspeech. Graz: International Speech Communication Association, 2019. no. 9, p. 3790-3794. ISSN: 1990-9772.
Detail

ONDEL YANG, L.; VYDANA, H.; BURGET, L.; ČERNOCKÝ, J. Bayesian Subspace Hidden Markov Model for Acoustic Unit Discovery. In Proceedings of Interspeech 2019. Proceedings of Interspeech. Graz: International Speech Communication Association, 2019. no. 9, p. 261-265. ISSN: 1990-9772.
Detail

Odkaz