2021 零资源语音挑战赛：口语语言建模
计算与语言
2021-08-11 v2 人工智能
摘要
我们提出 2021 零资源语音挑战赛（Zero Resource Speech Challenge 2021），要求参与者直接从音频中学习语言模型，不使用任何文本或标签。该挑战基于 Libri-light 数据集，其提供来自英语有声书、无关联文本的至多 60k 小时音频。我们提供一个流水线基线系统，由基于对比预测编码（CPC）的编码器、量化器（-means）和标准语言模型（BERT 或 LSTM）组成。度量在声学（ABX 辨别）、词汇（spot-the-word）、句法（可接受性判断）和语义（相似性判断）层面评估所学表示。我们概述来自四个组的八个提交系统，并讨论主要结果。
引用
@article{arxiv.2104.14700,
title = {The Zero Resource Speech Challenge 2021: Spoken language modelling},
author = {Ewan Dunbar and Mathieu Bernard and Nicolas Hamilakis and Tu Anh Nguyen and Maureen de Seyssel and Patricia Rozé and Morgane Rivière and Eugene Kharitonov and Emmanuel Dupoux},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.14700},
year = {2021}
}
备注
Submitted to Interspeech 2021. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2011.11588