Gender domain adaptation for automatic speech recognition

A. Sokolov; A. Savchenko

doi:10.1109/SAMI50585.2021.9378626

Публикации

?

Gender domain adaptation for automatic speech recognition

P. 413–418.

Соколов А. С., Савченко А. В.

Язык: английский

DOI

Ключевые слова: speaker adaptation deep neural networks automatic speech recognition

В книге

2021 IEEE 19th World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI)

IEEE, 2021.

Ансамбль современных моделей компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков

Пикуль А. С., Безопасность информационных технологий 2024 Т. 31 № 4 С. 116–127

Исследуется возможность применения современных архитектур компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков. Рассматриваются следующие архитектуры: EfficientNet, Vision Transformer (ViT), VisionLSTM (ViL), VisionKAN и Mamba Vision. Новизна подхода заключается в применении и сравнении работы данных архитектур, а также в их объединении в парные ансамбли для повышения точности детекции дипфейков. В работе проведен эксперимент, основанный на применении нескольких ...

Добавлено: 12 декабря 2025 г.

Bridging Gaps in Russian Language Processing: AI and Everyday Conversations

Tatiana Sherstinova, Nikolay Mikhaylovskiy, Evgenia Kolpashchikova и др., , in: Proceedings of the 35th Conference of Open Innovations Association FRUCT, 24-26 April 2024, Tampere, FinlandIssue 1.: FRUCT Oy, 2024. P. 253–258.

Добавлено: 29 ноября 2024 г.

The Appliance of Deep Neural Networks in the Process of Managing Chemical Enterprises

Kulyasova E. V., Kulyasov N.S., Puchkov A. Y., , in: Journal of Physics: Conference Series Volume 1260, 2019 Mechanical Science and Technology Update 23–24 April 2019, Omsk, Russian Federation.: IOP Publishing, 2019. Ch. 3 P. 032024–032024.

Добавлено: 27 сентября 2024 г.

Loss function dynamics and landscape for deep neural networks trained with quadratic loss

Nakhodnov M., Кодрян М. С., Лобачева Е. М. и др., , in: Doklady MathematicsVol. 106. Issue 1: Supplement.: Pleiades Publishing, Ltd. (Плеадес Паблишинг, Лтд), 2023. P. 43–62.

Добавлено: 9 июня 2023 г.

On the Impact of Word Error Rate on Acoustic-Linguistic Speech Emotion Recognition: An Update for the Deep Learning Era

Шуранов Е. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2021.

Добавлено: 14 февраля 2023 г.

Training Scale-Invariant Neural Networks on the Sphere Can Happen in Three Regimes

Кодрян М. С., Лобачева Е. М., Nakhodnov M. и др., , in: Thirty-Sixth Conference on Neural Information Processing Systems : NeurIPS 2022.: Curran Associates, Inc., 2022. P. 14058–14070.

Добавлено: 20 декабря 2022 г.

Simultaneous approximation of a smooth function and its derivatives by deep neural networks with piecewise-polynomial activations

Беломестный Д. В., Наумов А. А., Пучкин Н. А. и др., Neural Networks 2023 Vol. 161 P. 242–253

Добавлено: 13 июля 2022 г.

On the Periodic Behavior of Neural Network Training with Batch Normalization and Weight Decay

Лобачева Е. М., Кодрян М. С., Чиркова Н. А. и др., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 34 (NeurIPS 2021).: Curran Associates, Inc., 2021. P. 21545–21556.

Добавлено: 29 декабря 2021 г.

Uncertainty Estimation in Autoregressive Structured Prediction

Andrey Malinin, Gales M., , in: Proceedings of the 9th International Conference on Learning Representations (ICLR 2021). ICLR, 2021.: ICLR, 2021. P. 1–31.

Добавлено: 1 ноября 2021 г.

Scaling Ensemble Distribution Distillation to Many Classes with Proxy Targets

Рябинин М. К., Malinin A., Gales M., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 34 (NeurIPS 2021).: Curran Associates, Inc., 2021. P. 6023–6035.

Добавлено: 31 октября 2021 г.

Artie Bias Corpus: An Open Dataset for Detecting Demographic Bias in Speech Applications

Meyer J., Rauchenstein L., Eisenberg J., , in: Proceedings of The 12th Language Resources and Evaluation ConferenceVol. 12.: European Language Resources Association (ELRA), 2020. P. 6462–6468.

Добавлено: 20 апреля 2021 г.

Black-Box Optimization with Local Generative Surrogates

Белавин В. С., Устюжанин А. Е., Sergey Shirobokov и др., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020).: Curran Associates, Inc., 2020. P. 14650–14662.

Добавлено: 14 февраля 2021 г.

On the Impact of Word Error Rate on Acoustic-Linguistic Speech Emotion Recognition: An Update for the Deep Learning Era

Соколов А. С., / Series Computer Science "arxiv.org". 2021.

Добавлено: 17 ноября 2020 г.

On Power Laws in Deep Ensembles

Лобачева Е. М., Чиркова Н. А., Кодрян М. С. и др., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020).: Curran Associates, Inc., 2020. P. 2375–2385.

Добавлено: 29 октября 2020 г.

Structured Sparsification of Gated Recurrent Neural Networks

Лобачева Е. М., Чиркова Н. А., Markovich A. и др., , in: Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial IntelligenceVol. 34.: AAAI Press, 2020. Ch. 5938 P. 4989–4996.

Добавлено: 29 октября 2020 г.

Improving the Accuracy of One-Shot Detectors for Small Objects in X-ray Images

Демочкина П. В., Савченко А. В., , in: Proceedings of IEEE International Russian Automation Conference (RusAutoCon 2020).: IEEE, 2020. Ch. 110 P. 610–614.

Добавлено: 3 октября 2020 г.

Probabilistic Neural Network With Complex Exponential Activation Functions in Image Recognition

Савченко А. В., IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 2020 Vol. 31 No. 2 P. 651–660

Добавлено: 1 ноября 2019 г.

Automatic Privacy Detection in Scanned Document Images Based on Deep Neural Networks

Kopeykina Lyudmila, Савченко А. В., , in: 2019 International Russian Automation Conference (RusAutoCon).: IEEE, 2019. P. 1–6.

Добавлено: 21 октября 2019 г.

Voice command recognition in intelligent systems using deep neural networks

Соколов А. С., Савченко А. В., , in: 17th World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI).: IEEE, 2019. Ch. 19 P. 113–116.

Добавлено: 21 октября 2019 г.