Neural Systems and Deep Learning Laboratory, Moscow Institute of Physics and Technology, VK Research, Moscow, Russia;
Skolkovo Institute of Science and Technology, Moscow, Russia;
Noise robustness; Task analysis; Data mining; Feature extraction; Data models; Computational linguistics; Robustness;
机译:基于Aurora-2任务评估的基于鲁棒功能的噪声语音识别和基于模型的噪声补偿
机译:基于Aurora-2任务评估的基于鲁棒功能的噪声语音识别和基于模型的噪声补偿
机译:基于鲁棒特征的噪声语音识别和Aurora-2任务评估基于模型的噪声补偿
机译:方面提取任务中的噪声鲁棒性
机译:稳健的区域提取:在存在噪声和多个种群的情况下提取模型和域参数。
机译:校正:感官任务的精度最大化分析:计算上的改进,滤波器的鲁棒性和成比例增加噪声的编码优势
机译:降噪技术用于分布式语音识别的鲁棒特征提取