Detail projektu

Exchanges for SPEech ReseArch aNd TechnOlogies

Období řešení: 1. 1. 2021 – 31. 12. 2025

Typ projektu: grant

Agentura: Evropská unie

Program: Horizon 2020

Název česky
Výměny pro výzkum řeči a technologií
Typ
grant
Klíčová slova

artificial intelligence, intelligent systems, multi agent systems, machine learning, data mining, statistical data processing and application, modelling engineering, human computer interaction, natural language processing, speech processing, neural networks, explainability, human assisted learning, low resources, natural language processing, standardization, evaluation

Abstrakt

Cílem projektu ESPERANTO je posunout technologie zpracování řeči k jejich dalšímu kroku s cílem umožnit šíření těchto technologií v evropských malých a středních podnicích a maximalizovat a zabezpečit jejich využití v občanské společnosti pro forenzní, zdravotnické nebo vzdělávací účely. Konsorcium ESPERANTO předpokládá, že příští generace algoritmů umělé inteligence pro zpracování řeči by měla: 1. být přístupnější: prostřednictvím většího počtu mluvených jazyků a pro aplikace, kde jsou zdroje silně omezené (zdraví, vzdělávání, robotika); 2. integrovat člověka do smyčky, aby byla zaručena vyšší použitelnost a snadnost nasazení a údržby; 3. být vysvětlitelné, aby umožnily citlivé aplikace související s forenzním nebo zdravotním stavem a přispěly k uchovávání osobních údajů zjišťováním a charakterizováním existujících předpojatostí v důsledku povahy současných řečových technologií založených na údajích. ESPERANTO má v úmyslu vést vědeckou komunitu uvolněním hodnotících metrik, protokolů a standardů, které podpoří vývoj a hodnocení této nové generace algoritmů. K dosažení tohoto ambiciózního cíle shromažďuje projekt ESPERANTO velkou a meziodvětvovou komunitu odborníků na aplikace související s řeči, jako jsou transkripce, separace, vylepšení, překlady, porozumění a rozpoznávání řečníků a diarizace k přenosu znalostí, organizování, produkci a standardizaci zdrojů s cílem katalyzovat a napenovat tuto oblast. Hlavní cíle projektu ESPERANTO jsou: - podporovat vývoj nástrojů s otevřeným zdrojovým kódem, které budou podporovat rychlý vývoj, výměnu a reprodukovatelnost; - vytvářet návody a konkurenční základní linie na různá témata zpracování řeči s cílem podpořit podporu nových studentů, výzkumných pracovníků a inženýrů AI; - usnadňovat shromažďování a sdílení jazykových a řečových zdrojů prostřednictvím standardů; - organizovat semináře k pokroku v oblasti řečových technologií a upřednostňovat přenos znalostí.

Řešitelé
Kudla Radim, Ing. (UPGM) – hlavní řešitel
Burget Lukáš, doc. Ing., Ph.D. (UPGM)
Kohlová Renata, Ing. (UPGM)
Landini Federico Nicolás (UPGM)
Matějka Pavel, Ing., Ph.D. (UPGM)
Mošner Ladislav, Ing. (UPGM)
Plchot Oldřich, Ing., Ph.D. (UPGM)
Rohdin Johan Andréas, M.Sc., Ph.D. (UPGM)
Silnova Anna, M.Sc., Ph.D. (UPGM)
Publikace

2024

  • HAN, J.; LANDINI, F.; ROHDIN, J.; DIEZ SÁNCHEZ, M.; BURGET, L.; CAO, Y.; LU, H.; ČERNOCKÝ, J. Diacorrect: Error Correction Back-End for Speaker Diarization. In ICASSP 2024 - 2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). Seoul: IEEE Signal Processing Society, 2024. p. 11181-11185. ISBN: 979-8-3503-4485-1. Detail
  • LANDINI, F.; DIEZ SÁNCHEZ, M.; STAFYLAKIS, T.; BURGET, L. DiaPer: End-to-End Neural Diarization With Perceiver-Based Attractors. IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 2024, vol. 32, no. 7, p. 3450-3465. ISSN: 1558-7916. Detail

2023

  • KAKOUROS, S.; STAFYLAKIS, T.; MOŠNER, L.; BURGET, L. Speech-Based Emotion Recognition with Self-Supervised Models Using Attentive Channel-Wise Correlations and Label Smoothing. In Proceedings of ICASSP 2023. Rhodes Island: IEEE Signal Processing Society, 2023. p. 1-5. ISBN: 978-1-7281-6327-7. Detail
  • KESIRAJU, S.; BENEŠ, K.; TIKHONOV, M.; ČERNOCKÝ, J. BUT Systems for IWSLT 2023 Marathi - Hindi Low Resource Speech Translation Task. In 20th International Conference on Spoken Language Translation, IWSLT 2023 - Proceedings of the Conference. Toronto (in-person and online): Association for Computational Linguistics, 2023. p. 227-234. ISBN: 978-1-959429-84-5. Detail
  • KESIRAJU, S.; SARVAŠ, M.; PAVLÍČEK, T.; MACAIRE, C.; CIUBA, A. Strategies for Improving Low Resource Speech to Text Translation Relying on Pre-trained ASR Models. In Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH. Proceedings of Interspeech. Dublin: International Speech Communication Association, 2023. p. 2148-2152. ISSN: 1990-9772. Detail
  • LANDINI, F.; DIEZ SÁNCHEZ, M.; LOZANO DÍEZ, A.; BURGET, L. Multi-Speaker and Wide-Band Simulated Conversations as Training Data for End-to-End Neural Diarization. In Proceedings of ICASSP 2023. Rhodes Island: IEEE Signal Processing Society, 2023. p. 1-5. ISBN: 978-1-7281-6327-7. Detail
  • MATĚJKA, P.; SILNOVA, A.; SLAVÍČEK, J.; MOŠNER, L.; PLCHOT, O.; KLČO, M.; PENG, J.; STAFYLAKIS, T.; BURGET, L. Description and Analysis of ABC Submission to NIST LRE 2022. In Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH. Proceedings of Interspeech. Dublin: International Speech Communication Association, 2023. p. 511-515. ISSN: 1990-9772. Detail
  • MOŠNER, L.; PLCHOT, O.; PENG, J.; BURGET, L.; ČERNOCKÝ, J. Multi-Channel Speech Separation with Cross-Attention and Beamforming. In Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH. Proceedings of Interspeech. Dublin: International Speech Communication Association, 2023. p. 1693-1697. ISSN: 1990-9772. Detail
  • PENG, J.; PLCHOT, O.; STAFYLAKIS, T.; MOŠNER, L.; BURGET, L.; ČERNOCKÝ, J. An attention-based backend allowing efficient fine-tuning of transformer models for speaker verification. In 2022 IEEE Spoken Language Technology Workshop, SLT 2022 - Proceedings. Doha: IEEE Signal Processing Society, 2023. p. 555-562. ISBN: 978-1-6654-7189-3. Detail
  • PENG, J.; PLCHOT, O.; STAFYLAKIS, T.; MOŠNER, L.; BURGET, L.; ČERNOCKÝ, J. Improving Speaker Verification with Self-Pretrained Transformer Models. In Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH. Proceedings of Interspeech. Dublin: International Speech Communication Association, 2023. p. 5361-5365. ISSN: 1990-9772. Detail
  • PENG, J.; STAFYLAKIS, T.; GU, R.; PLCHOT, O.; MOŠNER, L.; BURGET, L.; ČERNOCKÝ, J. Parameter-Efficient Transfer Learning of Pre-Trained Transformer Models for Speaker Verification Using Adapters. In ICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings. Rhodes Island: IEEE Signal Processing Society, 2023. p. 1-5. ISBN: 978-1-7281-6327-7. Detail
  • SILNOVA, A.; BRUMMER, J.; SWART, A.; BURGET, L. Toroidal Probabilistic Spherical Discriminant Analysis. In Proceedings of ICASSP 2023. Rhodes Island: IEEE Signal Processing Society, 2023. p. 1-5. ISBN: 978-1-7281-6327-7. Detail
  • SILNOVA, A.; SLAVÍČEK, J.; MOŠNER, L.; KLČO, M.; PLCHOT, O.; MATĚJKA, P.; PENG, J.; STAFYLAKIS, T.; BURGET, L. ABC System Description for NIST LRE 2022. Proceedings of NIST LRE 2022 Workshop. Washington DC: National Institute of Standards and Technology, 2023. p. 1-5. Detail
  • STAFYLAKIS, T.; MOŠNER, L.; KAKOUROS, S.; PLCHOT, O.; BURGET, L.; ČERNOCKÝ, J. Extracting speaker and emotion information from self-supervised speech models via channel-wise correlations. In 2022 IEEE Spoken Language Technology Workshop, SLT 2022 - Proceedings. Doha: IEEE Signal Processing Society, 2023. p. 1136-1143. ISBN: 978-1-6654-7189-3. Detail

2022

  • ALAM, J.; BURGET, L.; GLEMBEK, O.; MATĚJKA, P.; MOŠNER, L.; PLCHOT, O.; ROHDIN, J.; SILNOVA, A.; STAFYLAKIS, T. Development of ABC systems for the 2021 edition of NIST Speaker Recognition evaluation. Proceedings of The Speaker and Language Recognition Workshop (Odyssey 2022). Beijing: International Speech Communication Association, 2022. p. 346-353. Detail
  • BRUMMER, J.; SWART, A.; MOŠNER, L.; SILNOVA, A.; PLCHOT, O.; STAFYLAKIS, T.; BURGET, L. Probabilistic Spherical Discriminant Analysis: An Alternative to PLDA for length-normalized embeddings. In Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH. Proceedings of Interspeech. Incheon: International Speech Communication Association, 2022. p. 1446-1450. ISSN: 1990-9772. Detail
  • KOCOUR, M.; UMESH, J.; KARAFIÁT, M.; ŠVEC, J.; LOPEZ, F.; BENEŠ, K.; DIEZ SÁNCHEZ, M.; SZŐKE, I.; LUQUE, J.; VESELÝ, K.; BURGET, L.; ČERNOCKÝ, J. BCN2BRNO: ASR System Fusion for Albayzin 2022 Speech to Text Challenge. Proceedings of IberSpeech 2022. Granada: International Speech Communication Association, 2022. p. 276-280. Detail
  • MOŠNER, L.; PLCHOT, O.; BURGET, L.; ČERNOCKÝ, J. Multi-Channel Speaker Verification with Conv-Tasnet Based Beamformer. In ICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings. Singapore: IEEE Signal Processing Society, 2022. p. 7982-7986. ISBN: 978-1-6654-0540-9. Detail
  • MOŠNER, L.; PLCHOT, O.; BURGET, L.; ČERNOCKÝ, J. Multisv: Dataset for Far-Field Multi-Channel Speaker Verification. In ICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings. Singapore: IEEE Signal Processing Society, 2022. p. 7977-7981. ISBN: 978-1-6654-0540-9. Detail
  • PENG, J.; GU, R.; MOŠNER, L.; PLCHOT, O.; BURGET, L.; ČERNOCKÝ, J. Learnable Sparse Filterbank for Speaker Verification. In Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH. Proceedings of Interspeech. Incheon: International Speech Communication Association, 2022. p. 5110-5114. ISSN: 1990-9772. Detail
  • SILNOVA, A.; STAFYLAKIS, T.; MOŠNER, L.; PLCHOT, O.; ROHDIN, J.; MATĚJKA, P.; BURGET, L.; GLEMBEK, O.; BRUMMER, J. Analyzing speaker verification embedding extractors and back-ends under language and channel mismatch. Proceedings of The Speaker and Language Recognition Workshop (Odyssey 2022). Beijing: International Speech Communication Association, 2022. p. 9-16. Detail
  • STAFYLAKIS, T.; MOŠNER, L.; PLCHOT, O.; ROHDIN, J.; SILNOVA, A.; BURGET, L.; ČERNOCKÝ, J. Training Speaker Embedding Extractors Using Multi-Speaker Audio with Unknown Speaker Boundaries. In Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH. Proceedings of Interspeech. Incheon: International Speech Communication Association, 2022. p. 605-609. ISSN: 1990-9772. Detail

2021

  • STAFYLAKIS, T.; ROHDIN, J.; BURGET, L. Speaker embeddings by modeling channel-wise correlations. In Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH. Proceedings of Interspeech. Brno: International Speech Communication Association, 2021. p. 501-505. ISSN: 1990-9772. Detail
Nahoru