“FreeNeb status Report 2018-11-26”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. . vpr打包
3. . asr服务

下周：

1. . vad engine
2. . asr服务压测

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实验室落地沟通，由于内部问题，沟通进度不如预期 2. 秒针费用结算流程及后续合作方式 3. 协助roobo、分音塔、国网项目状态沟通和推进

下周： 1. 继续推进黄淮学院AI资源落地 2. Roobo、分音塔和国网项目状态推进 3. roobo专利 4. 其它前期项目需求沟通

本周:

1. . 实习生课题讨论部分完成
2. . 入台证办理（失败）
3. . 日本演示、DataX进展等相关项目讨论

下周：

1. . 完成实习生课题声纹识别部分讨论
2. . BP讨论
3. . 研讨阿汤提出的品牌共享计划

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:

• roobo口语打分模型训练
• 日语NHK新闻数据重新加入训练
• 用新训练的8k模型对16K转8K数据做自适应

本周：

• 对roobo口语模型进行多组实验
• 16k转8k新模型训练