ICASSP 2024 论文预讲会由CCF语音对话与听觉专委会、语音之家主办,旨在为学者们提供更多的交流机会,更方便、快捷地了解领域前沿。活动将邀请 ICASSP 2024 录用论文的作者进行报告交流。
ICASSP 2024 论文预讲会第四期邀请到中国科学技术大学做本次会议的专场分享,欢迎大家观看。

第四期
中国科学技术大学(二)【专场】
时间:3月7日(周四)19:00 ~ 20:00
形式:线上
议程:每位嘉宾分享30分钟(含5分钟QA)

嘉宾&主题
嘉宾简介:汪意迟,中国科学技术大学语音及语言信息处理国家工程研究中心二年级研究生,主要研究方向为目标说话人提取。合作文章曾发表于ICASSP等语音领域会议。分享主题:基于多通道时空特征和知识蒸馏的鲁棒目标说话人提取研究
摘要:基于到达方向(DOA)的目标说话人提取(TSE)技术,在远程会议、助听器、车载语音互动等领域有着广泛的应用。由于固有的相位不确定性,现有的TSE方法通常在特定频带内面临说话人混淆的问题。除此之外,麦克风阵列的校准不当以及环境噪声等因素导致的DOA测量不准确,也会降低TSE的性能。为了提升TSE的鲁棒性,本文提出了几种新的多通道时空特征,用以表征目标说话人的区分性。我们采用窄带Conformer模型与提出的特征相结合,以促进目标说话人的提取。此外,考虑到知识蒸馏在提升模型鲁棒性方面的作用,尤其是在DOA不匹配的情况下,我们亦对此进行了研究。公开数据集上的实验结果验证了所提出方法的有效性。
嘉宾简介:徐擎天,中国科学技术大学语音及语言信息处理国家工程研究中心一年级研究生,主要研究方向为脑辅助语音增强。曾在INTERSPEECH等语音领域会议发表合作文章。分享主题:An End-to-End EEG Channel Selection Method With Residual Gumbel Softmax For Brain-Assisted Speech Enhancement摘要:脑辅助语音增强(SE)最近引起了越来越多的关注,因为脑电信号(EEG)在某种程度上反映听觉注意信息。而采用稀疏通道分布的EEG帽的设计可以节省硬件成本、装备搭建时间以及算法复杂性,这可以通过EEG通道选择来实现,因为研究表明多通道EEG信号高度相关且冗余。因此,在本文中,我们提出了一种基于加权残差结构的端到端EEG通道选择方法,称为Residual Gumbel Selection(ResGS),用于基于EEG的SE任务。加权残差连接的使用可以得到更有效和稳定的训练过程。所提出的ResGS包括加权残差训练和微调步骤。在公共数据集上的实验结果验证了所提方法在通道选择方面的有效性,并表明一个小的通道子集足以实现接近最优性能。参与方式
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