语音识别核心技术突破

多篇论文聚焦自动语音识别（ASR）技术优化：

• 端到端系统个性化：通过词级偏置有限状态转换器实现个性化语音识别，子词级转换器保留原始权重配置
• 多语言动态切换：采用RNN-T模型联合处理语音识别与语言识别，有效解决语种混合场景
• 流式多说话人处理：基于RNN-T实现实时多说话人语音识别与分离

音频信号增强与处理

深度学习赋能传统音频处理任务：

• 联合回声控制：基于PercepNet的低复杂度实时神经网络系统，整合自适应滤波与残差回声抑制算法
• 鲁棒语音编码：采用矢量量化自编码器增强编解码器噪声鲁棒性
• 无监督语音情感识别：通过对比学习实现语音情感特征提取

多模态技术融合

音频与视频技术的交叉创新：

• 自动视频配音：改进韵律对齐技术，通过机器翻译控制冗余度
• 音视频同步检测：基于事件检测方法识别音画同步错误
• 歌声分离技术：采用半监督噪声自训练方法实现人声与伴奏分离

新兴应用场景

技术突破推动新应用发展：

• 发音训练系统：基于不确定性建模的非母语英语发音错误检测
• 联邦学习架构：通过多样性缩放和半监督学习实现跨云联合训练
• 一致性学习增强：改进音频数据增强方法提升合成数据训练效果

系统架构创新

• Transformer应用：端到端多通道Transformer架构提升语音识别性能
• 神经文本归一化：基于神经网络实现逆文本规范化
• 并行波形生成：Universal Neural Vocoding采用Parallel WaveNet架构