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日本东京大学峯松信明教授一行访问实验室并做学术报告

  2016年3月17-18日,日本东京大学研究生院工学专业博士生导师峯松信明教授、齋藤大輔副教授以及柏木陽佑博士应邀来访语音及语言信息处理国家工程实验室,并做学术报告。报告会由国家工程实验室副主任戴礼荣教授与凌震华副教授分别主持,科大部分感兴趣的研究生和本科生聆听了本次报告。

  本次学术报告三位专家学者分别做了主题报告。峯松信明教授的报告题目为“Speech structure; human-inspired representation of speech acoustics — What are ‘really’ speaker-independent features? ”。报告针对统计语音信号处理中,传统特征向量包含语音信息的能力有限的问题,提出了基于矩阵和张量来对语音信息进行表征的方法,其中提出的矩阵变量高斯混合模型和张量因子分析方法在说话人转换和说话人表示任务上都取得了较好的效果。

  

   齋藤大輔副教授报告主题为“Matrix variate and tensor representation for voice conversion – from vector to matrix”。为了保留语音频谱中的语言信息、移除非语言信息,报告中提出了一种新的特征-语言结构。报告中指出说话人的差异性可以用特征域的变换来表征,而这种新特征的提出正是基于f散度变换的不变性。

  

   柏木陽佑博士的报告题目为“Divergence estimation based on deep neural networks and its use for language identification”。他提出采用深度神经网络来进行统计学散度的计算,结合贝叶斯定理,能够在不设定概率分布形式的情况下得到较好的计算结果。 并针对实际任务中训练数据不足、积分计算困难等问题,提出了多种模型自适应和采样方法。这些方法在语种识别任务中,相对传统方法有较大提升。

  

   报告结束后,在场师生纷纷进行现场提问。三位老师详细热忱地回答了大家的问题。同学们表示收获很多。学术会议在热烈讨论中圆满结束,师生们对峯松信明教授一行的到访表达衷心感谢。