FreeNeb status Report 2018-12-24

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2018年12月24日 (一) 03:05Zhangzy（讨论 | 贡献）的版本

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This Week:

People Last Week This Week Meet Minutes Task Tracing(DeadLine)
Mengyuan Zhao

本周:

  • 工程化
  1. 熟悉语音分割流程

下周：

  • 工程化
  1. 继续梳理demo list，并上线。
Zhiyong Zhang

本周：

  1. 新嵌入式板子验证及串口输出测试；
  2. 归档英语/日语模型整理，已完成英语
  3. 国网语音切分工具部署--虚拟机模式

下周：

  1. ASR-decoder重置
  2. 嵌入式语音识别板子测试
  3. 归档日语模型
Yang Wei

本周：

  • 外包声纹demo分数问题定位

下周：

  • 完成外包声纹demo测试
  • 新版asr socket server部署测试
Zhenlong Han

本周：

  1. 整理项目工具框架
  2. 跟进国网标注
  3. 双猴京华项目支持
  4. 分音塔标注检查

下周：

  1. 训练国网模型
  2. 整理工具脚本
Shuai Zhang

本周：

  1. asr服务端更换模型
  2. release x-vector Demo
  3. vad engine 需求更新修改

下周：

  1. vad engine bug修改
  2. 所有demo更新引擎
  3. 助残项目计划


Yanchi Jin

本周：

  • 完成初版自适应训练平台，lm训练部分
  • 支持日本同方vpr server部署

下周：

  • 持续完成分音塔月度计划
  1. 中文最终测试集整理，确定
  2. 第二批次中文100h训练
  • 国家电网
  1. datax第5、6批次标注数据整理
  2. 数据分发
Rong Liu

上周 1. 京华合同落地 2. 需求沟通，友杰智新离线asr和语种识别；海天瑞声的离线asr匹配 3. 国网项目沟通，结项情况推进；提供维语语音识别相关项目资料 4. 智能助残demo需求确定，开发对接禹为，初步方案确定

下周： 1. 品牌共享+自适应产品推进 2. 友杰智新需求和合作模式沟通 3. 智能助残demo完成

Dong Wang

本周:

  1. Free宝、债转股、年终奖分配方案，合作公司方案计划确定。
  2. 《机器学习》引用检查完成 @云麒
  3. Attention系统设计@蓝天@嘉威
  4. 基于VAE的说话人特征提取设计

下周：

  1. . 基于VAE的说话人特征提取方案确定
  2. . 语音识别手册：《说话人自适应》和《环境鲁棒性》两章完成
Zhiyuan Tang

上周： 1. PyTorch/TensorFlow 工具探索和使用； 2. 歌词生成（古风）进一步落实； 3. ASR 技术报告准备（delayed）。

本周： 1. PyTorch/TensorFlow Speech Recipe 整理上传； 2. 歌词生成进一步推动； 3. 技术报告。

Lantian Li

上周：

  1. 完成 Nnet-vad 和 Energy-vad 的训练与对比测试
  2. 完成九天微联声纹测试（嵌入式）
  3. 调研当前市场声纹 API 发布情况
  4. 开展模型压缩测试

本周：

  1. Nnet-vad 优化
  2. 完成模型压缩测试
Yating Peng

上周：

  • 财务：参加海淀税务组织的新个税法培训；
  • 行政：设计制作公司名片、总结会议纪要、续费、报销、合同盖章处理；

本周：

  • 确定年会地点；
  • 收羽绒服
Shiying

上周：

  • local ASR 结果release（am: clean chain model graph: graph1e-5 graph1e-6 graph1e-7 graph1e-9）
  • 14000h 中文数据clean up（预计还需要超过一周的时间）
  • 与勇哥一起做语音识别小模型探索（目前最小的模型：1.2M 10种命令词识别结果为：8.81%）

本周

  • 继续中文14000h 中文数据clean up
  • 语音识别小模型（尽量将模型控制在1M以内）
Wenqiang Du

上周:

  • 8K数据（9400h）chain模型训练（预计最快还要11天）
  • 日语graph以及大小语言模型解码
  • 日语的chain模型做区分性训练（问题排查中）
  • 16k-8k的数据各项测试（结果持续更新到bugdb上）

本周：

  • 继续8K数据大模型训练
  • 16k-8k方法验证
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