Vi undersöker oövervakade modeller som kan kartlägga ett talsegment med variabel varaktighet till en fastdimensionell representation. I inställningar där omärkt tal är den enda tillgängliga resursen, sådana akustiska ord inbäddningar kan utgöra grunden för "noll-resurs" talsökning, upptäckt och indexeringssystem. De flesta befintliga oövervakade inbäddningsmetoder använder fortfarande viss tillsyn, till exempel ord- eller telefongränser. Här föreslår vi den kodare-dekoder korrespondens autoencoder (ENCDEC-CAE), som i stället för sanna ordsegment, använder automatiskt upptäckta segment: en oövervakad term upptäckt system hittar par av ord av samma okända typ, och ENCDEC-CAE utbildas för att rekonstruera ett ord som ges den andra som inmatning. Vi jämför det med en standard encoderdecoder autoencoder (AE), en varierad AE med en tidigare över dess latenta inbäddning, och nedsampling. ENCDEC-CAE överträffar sin närmaste konkurrent med 29 % relativt i genomsnitt precision på två språk i ett ord diskriminering uppgift. Index Termer-Akustiska ord inbäddningar, noll-resurs talbehandling, oövervakad inlärning, fråga-för-exempel.
Kamper REF löste denna missmatchning genom att använda en oövervakad term upptäckt system för att hitta prov samma ord par.
Truly Unsupervised Acoustic Word Embeddings Using Weak Top-down Constraints in Encoder-decoder Models
{'venue': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}