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insight - Robuste Sprachrepräsentationen
Effiziente Kompression und Robustheit von Sprachrepräsentationen durch Multi-Task-Lernen
Durch Multi-Task-Lernen können komprimierte Sprachrepräsentationsmodelle robuster gegenüber Umgebungsrauschen und Nachhall gemacht werden, ohne dabei die Leistung auf sauberen Daten zu beeinträchtigen.
Effizientes und störgeräuschinvariantes Lernen von Sprachdarstellungen durch akustische Einheiten
R-Spin ist eine dateneffiziente domänenspezifische Selbstüberwachungsmethode, die störgeräuschinvariante und sprecherunabhängige Sprachrepräsentationen durch das Lernen diskreter akustischer Einheiten erzeugt.