约阿希姆·芬伯格
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2020年–今天
2021 【b1】 约阿希姆·范伯格 :
从不同的语音数据中稳健地学习声学表示。 英国爱丁堡大学, 2021 2020 [i8] 彼得·贝尔 , 约阿希姆·芬伯格 , 昂德雷·克莱奇 , 李金玉 , 史蒂夫·雷纳斯 , 巴维尔·斯威托扬斯基 :
语音识别的自适应算法:综述。 CoRR公司 abs/2008.06580 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c7】 昂德雷·克莱奇 , 约阿希姆·芬伯格 , 彼得·贝尔 , 史蒂夫·雷纳斯 :
使用模型不确定性元学习的说话人自适应训练。 ASRU公司 2019 : 881-888 【c6】 约阿希姆·芬伯格 , Ondrej Klejch公司 , 埃尔凡·洛维米 , 彼得·贝尔 , 史蒂夫·雷纳斯 :
利用Sincnet从原始波形进行声学模型自适应。 ASRU公司 2019 : 897-904 【c5】 约阿希姆·芬伯格 , 昂德雷·克莱奇 , 史蒂夫·雷纳斯 , 彼得·贝尔 :
基于格子的轻度监督声学模型训练。 INTERSPEECH公司 2019 : 1596-1600 [i7] 约阿希姆·范伯格 , 昂德雷·克莱奇 , 史蒂夫·雷纳斯 , 彼得·贝尔 :
基于格点的轻监控声学模型训练。 CoRR公司 abs/1905.13150 ( 2019 ) [i6] 昂德雷·克莱奇 , 约阿希姆·芬伯格 , 彼得·贝尔 , 史蒂夫·雷纳斯 :
基于格的神经网络声学模型的无监督测试时间自适应。 CoRR公司 abs/1906.11521 ( 2019 ) [i5] 约阿希姆·芬伯格 , 昂德雷·克莱奇 , 埃尔凡·洛维米 , 彼得·贝尔 , 史蒂夫·雷纳斯 :
利用SincNet对原始波形进行声学模型自适应。 CoRR公司 abs/1909.13759 ( 2019 ) [i4] 昂德雷·克莱奇 , 约阿希姆·芬伯格 , 彼得·贝尔 , 史蒂夫·雷纳斯 :
使用模型不确定性元学习的说话人自适应训练。 CoRR公司 腹肌/1910.10605 ( 2019 ) 2018 【c4】 昂德雷·克莱奇 , 约阿希姆·芬伯格 , 彼得·贝尔 :
学习适应:说话人适应的元学习方法。 INTERSPEECH公司 2018 : 867-871 [i3] 昂德雷·克莱奇 , 约阿希姆·芬伯格 , 彼得·贝尔 :
学习适应:一种用于说话人适应的元学习方法。 CoRR公司 abs/1808.10239 ( 2018 ) [i2] 约阿希姆·范伯格 , 本·克劳斯 , 米哈·多布雷 , 马可·达蒙特 , 艾曼纽尔·卡恩布韦 , 丹尼尔·杜马 , 邦妮·韦伯 , 费德里科·范切鲁 :
自言自语:自我对话作为会话代理的数据。 CoRR公司 abs/1809.06641 ( 2018 ) 2017 【c3】 约阿希姆·芬伯格 , 史蒂夫·雷纳斯 , 彼得·贝尔 :
神经网络适应不同声学环境的因式分解表示。 INTERSPEECH公司 2017 : 749-753 【c2】 彼得·贝尔 , 约阿希姆·芬伯格 , 凯瑟琳·赖 , 马克辛克莱尔 :
实时协同转录更正系统。 INTERSPEECH公司 2017 : 817-818 [i1] 本·克劳斯 , 马可·达蒙特 , 米哈·多布雷 , 丹尼尔·杜马 , 约阿希姆·芬伯格 , 费德里科·范切鲁 , 艾曼纽尔·卡恩布韦 , 程建鹏 , 邦妮·韦伯 :
埃迪纳:通过自我对话构建开放领域社交机器人。 CoRR公司 abs/1709.09816 ( 2017 ) 2016 【c1】 约阿希姆·芬伯格 , 彼得·贝尔 , 投手林肯 , 史蒂夫·雷纳斯 :
通过域外数据增强改进儿童的语音识别。 INTERSPEECH公司 2016 : 1598-1602
合著者索引
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