“FreeNeb status Report 2018-11-19”版本间的差异

本周:

• 工程化

1. local VPR engine:
   1. 实现StatisticalPooling component，以实现对x-vector的支持

下周：

• 工程化

1. local VPR engine:
   1. 更新nnet3-to-nnet1转换程序，支持statisticsPooling component
   2. 优化cmvn
   3. 实现PLDA打分模块

本周：

1. TTS-化学论文摘要合成
2. release目录model整理
3. TTS-前端/模型训练调研

下周：

1. ASR-decoder重置
2. TTS-海峡研究院特定说话人语音合成
3. TTS-大规模数据训练

本周：

• 测试vad引擎
• 测试使用tdnn-f chain模型的asr引擎rt

下周：

• 完成vad引擎测试
• 测试i-vector vpr引擎

本周：

1. 汽车之家反馈最新结果
2. 整理项目工具框架
3. 跟进国网标注，分析训练问题
4. 双猴京华项目支持
5. 发布分音塔本地中文模型

下周：

1. 分音塔项目
2. 国网项目

本周：

1. . vad engine 修改功能需求
2. . none打包

下周：

1. . vad engine
2. . socket server

本周：

1. 支持roobo语音识别项目，更新v3.6模型。
2. 评估分音塔标准测试集
3. 分析国网训练模型提升效果

下周：

1. 优化分音塔日语识别模型

上周 1. 黄淮学院AI实验室沟通，待细节协议确定 2. 国网数据结构化分析，解析出客服（1.6k）、客户(9.7W)、及对应地区（分布）标签，可用于声纹 3. 配合誉为科技windows离线输入法联调，基本完成

下周： 1. 推动黄淮学院AI实验室协议确定，启动招标流程 2. 京华电子合同签订 3. 嵌入式语音产品调研

本周:

1. . DataX中文名确定：未来数据科技有限公司
2. . 黄淮学院AI实验室资金、场地等通过校方审核
3. . 参加APSIPA 2018.

下周：

1. . 讨论BP相关内容
2. . 处理实习生研究课题

上周： Attended APSIPA.

本周： 1. Deep compression 调研与实现. 2. pair-wise 后端设计.

上周：

1. 支持秒针声纹项目 @zs
2. 完成 i/d/x-vector 的 CMN 验证
3. 支持 @zmy x-vector 工程化
4. 开展若干声纹产品原型设计
5. 组织实习生学习讨论

本周：

1. 开启 d-x-vector 模型的 串行训练
2. 尝试 xi-vector 模型实现

上周：

• 看政府2019年科技计划和基金，可报2019年中关村国家自主创新示范区科技型小微企业研发费用支持资金和国际合作研发项目，在找性价比高的可靠代理中，希望本周能确定下来；
• 去社区开租房发票；
• 日常财务报销处理。

本周：

• 准备政府资金支持材料；
• 完善员工档案excel；

上周：

• 参加APSIPA 2018会议，两份口头报告

本周

• local ASR model （context 为3的倍数的ASR model）
• ASR model 综合测试

上周:

• 完成新一轮中文8K的chain模型训练
• 处理了日语静音测试结果过差问题（text文本中有一部分数据没分词）
• 实习生demo的整理

本周：

• roobo口语打分模型更新