Liste de mes outils et données
- Modèles w2v2 fine-tunés pour le papier à Interspeech 2022
Modèles w2v2 téléchargeables et tunés pour la SLU sur MEDIA et FSC, utilisés pour le papier à Interspeech 2022
Voir ici pour l'extraction des features
- Données pour le système décrit dans le papier soumis à Interspeech 2021
Dans cette page vous pouvez télécharger les features utilisées pour les expériences décrites dans l'article accepté à Interspeech 2021, ainsi que pour la soumission à NeurIPS, y compris les modèles wav2vec 2.0 tunés sur MEDIA et les features extraites avec cesci. Pour savoir comment utiliser le système je renvoie à notre répertoire git pour Interspeech 2021.
- TarcMTS
Système pour Fairseq pour l'apprentissage multi-tâches de modèles sequence-to-sequence
- Seq2Biseq - Bidirectional Output-wise Recurrent Neural Networks for Sequence Modelling
Decodeur bidirectionel backward-forward, étiquetteur sequence-to-sequence
Modèles w2v2 téléchargeables et tunés pour la SLU sur MEDIA et FSC, utilisés pour le papier à Interspeech 2022
Voir ici pour l'extraction des features
Dans cette page vous pouvez télécharger les features utilisées pour les expériences décrites dans l'article accepté à Interspeech 2021, ainsi que pour la soumission à NeurIPS, y compris les modèles wav2vec 2.0 tunés sur MEDIA et les features extraites avec cesci. Pour savoir comment utiliser le système je renvoie à notre répertoire git pour Interspeech 2021.
Système pour Fairseq pour l'apprentissage multi-tâches de modèles sequence-to-sequence
Decodeur bidirectionel backward-forward, étiquetteur sequence-to-sequence