用于语音活动检测的迁移学习：去噪深度神经网络视角
机器学习
2013-03-11 v1
摘要
源域与目标域含噪语料库之间的不匹配问题严重阻碍了基于机器学习的语音活动检测（VAD）的实际应用。在本文中，我们尝试从迁移学习的视角来解决这一问题。迁移学习试图寻找一个由源语料库和目标语料库共享的通用学习机或通用特征子空间。去噪深度神经网络被用作该学习机。三种旨在学习通用特征表示的迁移技术被用于分析。实验结果证明了迁移学习方案在不匹配问题上的有效性。
引用
@article{arxiv.1303.2104,
title = {Transfer Learning for Voice Activity Detection: A Denoising Deep Neural Network Perspective},
author = {Xiao-Lei Zhang and Ji Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1303.2104},
year = {2013}
}
备注
This paper has been submitted to the conference "INTERSPEECH2013" in March 4, 2013 for review