早期NLP最一開始的方法是採用one hot,
比如:我們假設英文中常用的單詞有3萬個
NER又稱作專名識別,是自然語言處理中的一項基礎任務。
此篇由IEEE Fellow, DeLiang Wang撰寫。
本文僅擷取部分我認為重要的部分,並參照其論文的Reference,附加於文末
Speech Separation 語音分離已經是一個被議論許久的議題,更是語音領域最具有挑戰性的領域,其應用涉及非常廣,Speech Enhancement, Speaker…
語音情緒偵測(分析),也是語音研究一塊大餅
目的在於可以根據語音裡的資訊,帶出一個人說話當下的心情、情緒
可以藉由此方式來判讀一個人的心情,近一步地,依據業務流程
例如: 經銷公司可以透過此方式,讓系統推薦使用者當下的情緒適合的商品
由 Nima & Yi Luo 在2017年左右提出的全新深度學習框架,應用處理於語音分離(語者分群)的議題。
本篇論文 通過在語音訊號的高維嵌入空間中(Embedding Space)創建吸引點(Attractor Points)來提出用於單聲道語音分離的新型深度學習框架,其對應於每個聲源的T-F bins合在一起(類似聚類但又不是)。