091016cslt介绍ppt清华大学信息技术研究院语音和语言技术中心.ppt
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1、清华大学 信息技术研究院,Center for Speech and Language Technologies(CSLT),Tsinghua Universityhttp:/,语音和语言技术中心,自强不息 厚德载物,2,大纲,师资力量辅助教学研究方向,历史沿革中心定位机构组成,近期的科研成果,历史沿革,1979年,计算机科学与技术系语音实验室,1999年,智能技术与系统国家重点实验室语音技术中心,1986年,电子工程系语音实验室,SPLab,CST,1994年,电子工程系语音芯片研发组,CSLT,2003年,清华信息科学技术国家实验室计算机与人工智能研究部,2007年,2003年,信息技术研
2、究院FIT中心,4,中心定位,面向应用推进创新突出重点厚积薄发,5,机构组成,6,师资力量,首席科学家张 中国科学院院士主任郑 方 研究员副主任徐明星 副教授、夏云庆 副研究员主任助理邬晓钧 博士教师队伍教授/研究员/博导:1名副教授/副研究员:6名讲师/助理研究员:2名,7,顾问委员会Victor Zue(MIT,IEEE Fellow,NAE member)B.-H.(Fred)Juang(GeorgiaTech,IEEE Fellow,NAE member)William Byrne(Cambridge)Dan Jurafsky(Stanford)Richard Stern(CMU)方棣
3、棠(清华大学计算机科学与技术系)吴文虎(清华大学计算机科学与技术系)刘润生(清华大学电子工程系)客座研究员Pascale Fung(香港科技大学),8,辅助教学,本科生课程:信号处理原理、数学与工程应用、程序设计基础、C程序设计与训练研究生课程:语音数字信号处理、语音信号处理、自然语言处理(英文授课)、概率图模型理论与应用指导清华大学ACM竞赛代表队,9,已培养(88名):博士后:3名博士生:22名硕士生:63名正在培养(32名):博士生:11名硕士生:21名,10,近期学生的各类获奖优秀/优良毕业生(牟晓隆 1996,11,研究方向,12,语音识别、音频处理与嵌入式系统声纹辨认和确认自然语言
4、处理标准化与资源建设,13,语音识别、音频处理与嵌入式系统,大词汇连续语音识别技术带方言背景的语音识别技术随意发音的语音识别技术音频检索嵌入式语音识别技术,14,大词汇连续语音识别技术,非特定人大词汇连续语音识别技术最具挑战性以听写机应用研究为背景,应用前景广阔研究内容涵盖了声学模型和语言模型,体现综合研究实力CSLT在连续语音识别技术研究方面具有较好的基础积累了1,000多小时的语音库研制成功基于中文拼音理解的语言模型研制成功了听写机原型系统,实现了将普通话朗读的语音转变为文本内容,15,带方言背景的语音识别技术,面向中国方言众多但以普通话为主要交流语言的需求;是语音识别产业化应用必须解决的
5、核心问题之一;CSLT以各种带口音/方言背景(不是方言)的普通话识别为重点研究方向;构建一个能同时支持多种口音/方言背景和普通话输入的识别器,通过相应的开发数据和方法,可方便地扩展到其他语言或方言此项目部分得到美国Natural Science Foundation、Sony公司和Nokia公司的资助。,16,随意发音的语音识别技术,近年的研究重点和热点;面向产业应用和用户的实际需求以对话语音、电话交互语音、讲座语音等为重点研究方向;相对于传统的朗读语音识别,难度更大,挑战更高需要联合声学层,字典层,语言模型层,识别器层和超音段特征层综合进行处理CSLT参与美国JHU workshop,并得到
6、美国Natural Science Foundation资助;,17,音频检索,基于内容的音频检索使用关键词语音识别技术,在语音流中检索包含关键词的音频内容基于音频片断的音频检索同源音频检索非同源音频检索在研项目IBM“Large Scale Query by Humming System”广播电台音频资源库管理系统,18,嵌入式语音识别技术,基于连接词的语音识别技术已经相对成熟识别率可以达到99%以上程序容易移植到迁入式系统对计算能力和硬件内存资源要求不高,成本低开发成功专用的语音识别集成电路芯片低功耗语音处理专用SOC芯片设计 开发研制成功嵌入式语音识别系统基于ARM9 WinCE5.0的
7、嵌入式系统的语音识别系统基于TMS320VC5509 DSP的嵌入式语音识别系统,19,各类语音识别软件,1998,汉语语音听写机,1999,关键词识别和语音命令,20,语言学习软件,1997,大嘴英语,1998,随心所欲说英语,1999,汉语学习,21,嵌入式系统,1997,快译通,2005,PPC上的语音拨号,2003,嵌入式语音识别芯片,22,声纹辨认和确认,声纹识别的应用领域声纹辨认(Identification),N1声纹确认(Verification),11声纹识别的特点网络应用所特有的不可接触的特点,以及声纹特征容易被获取(甚至可能是唯一可获取的)、其采集易被用户接受、所需设备成
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