“FreeNeb status Report 2018-12-24”版本间的差异

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。

本周：

1. TTS-海峡研究院特定说话人语音合成--16k-TTS train and adaptation done, 已发送demo语音给海峡
2. MVS-AP82 EVB板带录音demo已跑通，可烧进板子测试
3. 自有嵌入式代码已在板子上编译通过，下一步待烧进板子测试

下周：

1. ASR-decoder重置
2. 浮点运算ASR 板子性能测试
3. 嵌入式模型结构探索

本周：

• 外包声纹demo分数问题定位
• 外包声纹demo声纹唤醒需求提出，跟进
• 协助为asr新服务端寻找合适引擎与模型
• 与张帅对接vad引擎问题详情

下周：

• 外包声纹demo分数问题进一步定位
• vpr新模型跨信道效果测试
• asr新服务端部署及运行测试

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

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

本周：

• 持续完成分音塔月度计划

1. 完成105h数据的声学模型训练，对以往结果进行对比。

• 完成训练平台语言模型、声学模型、造graph流程

下周：

• 持续完成分音塔月度计划

1. 完成最新标注的30h数据的声学模型训练+标注文本的语言模型训练。

• 完成训练平台前端接口，完善训练平台流程

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

本周:

1. . Free宝、债转股、年终奖分配方案基本完成。
2. .日本中兴、智能管家等项目方案和进展讨论。
3. .得意音通、中科汇联、深圳硬件公司合作方案讨论。
4. .《机器学习》合同签署完成，整理bib。

下周：

1. . 《机器学习》交稿
2. . 确定Free宝、债转股等方案

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。

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

上周：

• 找服装厂定制羽绒服，计划月底前拿到货；
• 日常报销，发放绩效奖金；
• 代开秒针专票，配合对方完成项目验收对接；
• 与驻马店对接捐赠事宜，目前确定学校有驻马店经济开发区第八中学、张诗悦父亲学校共10名学生；
• 新建金华合同档案；

本周：

• 与中科华清签代理政府项目申报合同；
• 确定年会地点；
• 继续发未发的绩效奖金

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）

上周:

• 16K-8K数据处理、数据验证
• aishell-8k与原始8k模式数据融合训练

本周：

• 继续8k模型数据验证与训练