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Speaker Verification Using Spectral and Durational Segmental Characteristics., , , und . SPECOM, Volume 9319 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 397-404. Springer, (2015)Speaking Rate Estimation Based on Deep Neural Networks., und . SPECOM, Volume 8773 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 418-424. Springer, (2014)Recent Advances in End-to-End Spoken Language Understanding., , , , und . SLSP, Volume 11816 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 44-55. Springer, (2019)The Privacy ZEBRA: Zero Evidence Biometric Recognition Assessment., , , , , , , und . INTERSPEECH, Seite 1698-1702. ISCA, (2020)Speaker Adaptive Training and Mixup Regularization for Neural Network Acoustic Models in Automatic Speech Recognition., , und . INTERSPEECH, Seite 2414-2418. ISCA, (2018)GMM-derived features for effective unsupervised adaptation of deep neural network acoustic models., und . INTERSPEECH, Seite 2882-2886. ISCA, (2015)An Investigation of Mixup Training Strategies for Acoustic Models in ASR., , , , , , und . INTERSPEECH, Seite 2903-2907. ISCA, (2018)Investigating Self-Supervised Pre-Training for End-to-End Speech Translation., , , , und . INTERSPEECH, Seite 1466-1470. ISCA, (2020)Curriculum d'apprentissage : reconnaissance d'entités nommées pour l'extraction de concepts sémantiques (Curriculum learning : named entity recognition for semantic concept extraction)., , , , und . PFIA (Articles longs), Seite 85-98. ATALA, (2019)Federated Learning for ASR Based on wav2vec 2.0., , , , und . ICASSP, Seite 1-5. IEEE, (2023)