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信研院举办2018年学术讲座4——《A Bayesian Approach to Deep Neu-ral Network Adaptation with Applica-tions to Robust Automatic Speech Recognition》

5月28日上午,信研院2018年系列学术讲座4——《A Bayesian Approach to Deep Neural Network Adaptation with Applications to Robust Automatic Speech Recognition》在FIT楼1-312举办。本次讲座邀请国际著名的语音识别专家,曾任贝尔实验室(Bell Labs)语音研发部门主管,现任佐治亚理工学院教授李锦辉主讲。

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报告中,李锦辉教授以语音识别为例,首先阐述了深度神经网络(DNN)在模型自适应过程中所面临的挑战,以及基于DNN在迁移学习中所存在的灾难遗忘(catastrophic forgetting)问题。随后,他讲解了如何利用贝叶斯方法解决这类问题,有效地实现DNN的自适应学习。最后,李锦辉教授介绍了直接DNN自适应和间接DNN自适应的两种贝叶斯理论方法,并对比总结这些方法在语音识别中的性能表现。

 

 

【发布时间:2018-05-31】【浏览次数:355】