生成式对抗网络GAN在语音自然语言处理中的应用|
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来源：专知（LiteProgrammer）
【新智元导读】InterSpeech是语音处理领域的顶级会议，于9月15日-9月20日在奥地利格拉茨召开，国立中国台湾大学李宏毅老师在会上作了题为“Generative Adversarial Network and its Application to Speech Processing and Natural Learuage Processing”的报告，本文整理了报告的主要内容，并分享了报告PPT。
生成对抗网络（GAN）是训练模型的新思想，生成器和鉴别器相互对抗以提高生成质量。最近，GAN在图像生成方面取得了惊人的成果，并在此基础上迸发了大量新的思想，技术和应用。虽然只有少数成功的案例，但GAN在文本和语音领域具有很大的潜力，以克服传统方法的局限性。
内容简介
本教程分为三个部分。在第一部分中，我们将介绍生成对抗网络（GAN）并提供有关此技术的全面介绍。在第二部分中，我们将重点介绍GAN在语音信号处理中的应用，包括语音增强，语音转换，语音合成，以及域对抗训练在说话人识别和唇读等方面的应用。在第三部分中，我们将描述GAN生成句子的主要挑战，并回顾一系列应对挑战的方法。同时，我们将提出使用GAN实现文本样式转换，机器翻译和抽象摘要的算法，而无需配对数据。
讲者简介
李宏毅教授分别于2010年和2012年在国立中国台湾大学获得了硕士与博士学位。2012年9月至2013年8月，他是中国科学院信息技术创新研究中心的博士后。2013年9月至2014年7月，他是麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）语言系统组的访问科学家。现任国立中国台湾大学电气工程系助理教授，并任职于该大学计算机科学与信息工程系。他的研究重点是机器学习（尤其是深度学习），口语理解和语音识别。
曹昱副研究员分别于1999年和2001年获得中国台湾大学电子工程学士学位和硕士学位。他于2008年获得佐治亚理工学院电气与计算机工程博士学位. 2009至2011年，曹博士是日本国家信息与通信技术研究所（NICT）的研究员，从事自动语音研究和产品开发，识别多语言语音到语音翻译。目前，他是中国台湾台北中央研究院信息技术创新研究中心（CITI）的副研究员。他于2017年获得了中央研究院职业发展奖。曹博士的研究兴趣包括语音和说话人识别，声学和语言建模，音频编码和生物信号处理。
目录
GAN的基本思想及一些基础的理论知识
- GAN的三种类别
- GAN的基本理论
- 一些有用的技巧
- 如何评估GAN
- 与强化学习的关系
GAN在语音方面的应用
- 语音信号生成
- 语音信号识别
- 结论
GAN在自然语言处理方面的应用
- GAN序列生成
- 无监督条件序列生成
原文链接：
https://interspeech2019.org/program/tutorials/
附部分PDF预览：
GAN的三个类别
GAN的基本思想
GAN从2014年发展至今，有了很大进步
条件GAN
条件GAN中，可由图片生成图片，声音生成图片，图片生成标签等应用
无监督条件GAN生成有两种方法：
- Cycle-GAN
- 共享一个隐空间
