title: Investigating methods of multi-speaker speech recognition
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Колесов Алексей Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kolesov Aleksej Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Фадеева Екатерина Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Fadeeva Ekaterina Sergeevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Шалымов Дмитрий Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Salymov Dmitrij Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:49:39Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:49:39Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 068347
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40084
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Многие современные подходы к решению задачи распознавания многоголосной речи не предназначены для работы с пересекающейся речью, а те, что предназначены — требуют много времени для запуска, что является критическим местом, например, в случае распознавания речи в режиме реального времени. В данной работе предлагается трансформерная end-to-end-модель для распознавания многоголосной речи с возможными пересечениями, обобщающая стандартный подход к распознаванию речи. Рассматриваемая архитектура показывает себя сравнимо по качеству с современными state-of-the-art-моделями, но требует меньшего числа запусков модели, что ускоряет процесс распознавания. Также в работе предлагается метод решения задачи распознавания многоголосной речи в режиме реального времени. Такой метод позволяет расширять любую модель для распознавания многоголосной речи на случай распознавания речи в реальном времени.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Most of the modern approaches to multi-speaker speech recognition are either not applicable in case of overlapping speech or require a lot of time to run, which can be critical, for example, in case of real-time speech recognition. In this work, a transformer end-to-end model for overlapping multi-speaker speech recognition is presented. It is implemented by using a generalization of the standard approach to speech recognition. The introduced model achieves results comparable in quality to modern state-of-the-art models, but requires less model calls, this speeds up the inference time. Another proposed method is a method for real-time multi-speaker speech recognition. This method allows extending any multi-speaker speech recognition model to the case of real-time speech recognition.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распознавание многоголосой речи
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распознавание многоголосой речи в режиме реального времени
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: multi-speaker speech recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: real-time multi-speaker speech recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Investigating methods of multi-speaker speech recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Исследование методов распознавания многоголосой речи
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st068347.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40084/2/st068347.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,07 MB
resources.filename: reviewSV_st068347_Fadeeva_Ekaterina_Sergeevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40084/3/reviewSV_st068347_Fadeeva_Ekaterina_Sergeevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,98 kB