一種基于模型合并的聲學(xué)模型優(yōu)化新方法 | IJCAI 2020論文分享

本文作者： AI研習(xí)社

2021-01-13 18:38

導(dǎo)語：1月14日（周四）20:00-21:00進(jìn)行分享。

IJCAI 2020 原定于 2020 年 7 月 11 日在日本橫濱召開，現(xiàn)在會址從日本橫濱改到了全程線上舉行且正在進(jìn)行中。本屆大會的主會接受率僅僅只有12.6%，算上IJCAI史上最嚴(yán)的一年，也號稱2020年度錄取率最低的AI頂會。

所以說在IJCAI 2020上被錄用的論文在質(zhì)量上都會有所保證，而就在明天的1月14日（周四）20:00-21:00，AI科技評論特別邀請到了微眾銀行人工智能研究員的譚聰慧博士，作客AI研習(xí)社IJCAI 2020論文解讀直播間，為大家詳細(xì)介紹他被收錄的論文工作情況。嘉賓分享完還有問答環(huán)節(jié)，歡迎大家積極參與討論，一起探討。

分享主題

《一種基于模型合并的聲學(xué)模型優(yōu)化新方法》

分享時(shí)間

2021年1月14日（周四）20:00-21:00

分享嘉賓

▲譚聰慧

譚聰慧，博士畢業(yè)于香港中文大學(xué)，目前在微眾銀行擔(dān)任人工智能研究員，研究方向包括語音識別、機(jī)器學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法等。

分享背景

因?yàn)楫?dāng)前對隱私保護(hù)的逐漸重視和數(shù)據(jù)量的不斷增加，我們已經(jīng)很難像以前一樣直接搜集多方的數(shù)據(jù)來優(yōu)化聲學(xué)模型。雖然聯(lián)邦學(xué)習(xí)通用框架能解決一些問題，但在實(shí)際業(yè)務(wù)場景中仍有不適用的地方。為了解決這一問題，我們提出了基于合并算法的聲學(xué)模型優(yōu)化的新框架，在這一框架下，聲學(xué)模型可以在多個數(shù)據(jù)源上分別獨(dú)立的訓(xùn)練，我們設(shè)計(jì)的聲學(xué)模型合并算法可以將其快速的合并和優(yōu)化出公共的模型。這一算法在我們的實(shí)驗(yàn)和業(yè)務(wù)實(shí)踐中均取得了良好的效果。