바벨 프로그램

Babel program

IARPA Babel 프로그램은 시끄러운 전화 통화를 위한 음성 인식 기술을 개발했습니다.프로그램의 주요 목표는 문자화된 데이터가 거의 없는 언어, 즉 저자원 언어에서 키워드 검색 성능을 향상시키는 것이었다.26개 언어에서 데이터를 수집하여 특정 언어를 "깜짝" 언어로 취급하지 않고 새로운 [1]언어를 위한 시스템을 신속하게 구축할 수 있는지 테스트했습니다.

2012년부터는 업계 주도의 2개 팀(IBM 및 BBN)과 대학 주도의 2개 팀(Nelson Morgan 및 CMU 주도의 ICSI)이 [2]참가했습니다.IBM팀은 케임브리지대와 RWTH 아헨대, BBN팀은 브르노공대, 존스홉킨스대, MIT, LIMSI 등 4개 대학으로 구성돼 2016년[4][5][6] BBN과 IBM만이 검색어 정확도[3] 평가에서 BBN이 승리했다.

Babel로부터의 자금의 일부는 Kaldi를 [7]더 발전시키는 데 사용되었습니다.음성 데이터는 나중에 언어 데이터 컨소시엄을 통해 언어 팩당 $25의 상징적인 비용으로 제공되었습니다.

레퍼런스

  1. ^ Harper, Mary. "Data Resources to Support the Babel Program Intelligence Advanced Research Projects Activity" (PDF). Retrieved 26 July 2017.
  2. ^ "Babel". IARPA. Retrieved 26 July 2017.
  3. ^ T. Alumaee 등, "2016 BBN 조지아 전화 음성 키워드 검색 시스템", 2017 IEEE 국제 음향, 음성 및 신호 처리 컨퍼런스(ICASSP), 2017, LA 뉴올리언스, 페이지 5755-5759, doi: 10.1109/ICASSP 2017.
  4. ^ J. Cui 등, "저자원 언어를 위한 다국어 모델의 앙상블 전체에 걸친 지식 증류", 2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2017, 페이지 4825-4829, doi: 10.1109/ICASSP 2017.
  5. ^ Gales M.J.F., Knill K.M., Ragni A. (2017) 저자원 음성 인식 및 키워드 검색.입력: Karpov A., Potapova R., Mporas I. (eds) 스피치와 컴퓨터.SPECOM 2017.컴퓨터 공학 강의 노트, 제10458권.스프링거, 참https://doi.org/10.1007/978-3-319-66429-3_1
  6. ^ P. 골릭, Z.튀스케, K이리, E. 벡, R. 슐뤼터, H. 네이2016 RWTH 저자원 언어 키워드 검색 시스템.국제회의 스피치와 컴퓨터(SPECOM), 컴퓨터 과학 강의 노트, 인공지능 하위 시리즈 강의 노트, 10458권, 719-730페이지, 영국 햇필드, 2017년 9월.
  7. ^ "History of the Kaldi project". Retrieved 26 July 2017.