Sprachrepräsentationslernen

Speech Representation Learning bezieht sich auf die Extraktion hochabstrakter Merkmalsrepräsentationen aus Sprachsignalen mithilfe von Deep-Learning-Techniken. Das Ziel ist es, die intrinsische Struktur und semantische Information der Sprache zu erfassen. Es strebt an, effiziente und robuste Sprachmerkmalsrepräsentationsmodelle zu entwickeln, um nachgeschaltete Aufgaben wie Spracherkennung, Emotionsanalyse und Sprecheraufklärung zu unterstützen. Forschungen in diesem Bereich verbessern nicht nur die Leistung von Sprachverarbeitungssystemen, sondern fördern auch die Entwicklung von multimodaler Fusion und cross-lingualer Transfer-Learning, was es für praktische Anwendungen hoch wertvoll macht.