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| Reinhold Häb-Umbach

Interspeech Best Student Paper Award an Doktoranden des Fachgebiet Nachrichtentechnik

Auf der diesjährigen Interspeech Konferenz wurden Janek Ebbers, Jahn Heymann, Lukas Drude und Thomas Glarner meit einem Best Student Paper Award ausgezeichnet. Ihre Veröffentlichung mit dem Titel "Hidden Markov Model Variational Autoencoder for Acoustic Unit Discovery" und den weiteren Koautoren Bhiksha Raj (Carnegie Mellon University, USA) und Reinhold Haeb-Umbach beschreibt ein neuartiges Verfahren, um die akustischen Grundbausteine einer Sprache auf unüberwachte Weise zu lernen. Es besteht aus einer eleganten Kombination von probabilistischen grafischen Modellen und neuronalen Netzen. Die entwickelte Methode kann angewendet werden, um Sprachtechnologien für seltene Sprachen zu entwickeln, für die es keine großen annotierten Datenbasen gibt, wie sie für die gängigen Sprachen vorhanden sind und verwendet werden, um beispielsweise automatische Spracherkennungssysteme zu trainieren.

Die Interspeech ist die weltweit größte wissenschaftliche Konferenz zu Themen rund um die Analyse und Verarbeitung gesprochener Sprache. In diesem Jahr fand sie in Stockholm vom 20. - 24.8. 2017 statt. Von den 1582 eingereichtene Manuskripten waren 799 zur Präsentation auf der Konferenz angenommen worden. Nach dem Peer-Review Prozess wurden unter den Einreichungen, bei denen ein Student bzw. Dokorand Erstautor war, 12 Manuskripte für die Best Student Paper Award Shortlist ausgewählt. Nicht unerwähnt bleiben soll, dass sich darunter noch ein weiteres Paper der Paderborner Gruppe befand: "Tight integration of spatial and spectral features for BSS with Deep Clustering embeddings" von den Autoren Lukas Drude und Reinhold Haeb-Umbach. Drei Manuskripte wurden schließlich mit dem Preis ausgezeichnet, und darunter eben das eingangs erwähnte Paper mit dem Erstautor Janek Ebbers.

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