Fugu-MT 論文翻訳(概要): BUT Opensat 2019 Speech Recognition System

論文の概要: BUT Opensat 2019 Speech Recognition System

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.11360v1
Date: Thu, 30 Jan 2020 14:35:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-05 12:47:42.498580
Title: BUT Opensat 2019 Speech Recognition System
Title（参考訳）: BUT Opensat 2019 音声認識システム
Authors: Martin Karafi\'at, Murali Karthick Baskar, Igor Sz\"oke, Hari Krishna Vydana, Karel Vesel\'y, Jan "Honza'' \v{C}ernock\'y
Abstract要約: 本稿は,OpenSAT評価のために提出されたBUT自動音声認識(ASR)システムについて述べる。 1つはトレーニングデータの欠如のため、様々なアーキテクチャと多言語アプローチが採用された。第2のドメインは、特定のチャンネル、ストレス下での話者、高レベルのノイズなどの極端な条件で記録するため、難しかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.829139204580202
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The paper describes the BUT Automatic Speech Recognition (ASR) systems submitted for OpenSAT evaluations under two domain categories such as low resourced languages and public safety communications. The first was challenging due to lack of training data, therefore various architectures and multilingual approaches were employed. The combination led to superior performance. The second domain was challenging due to recording in extreme conditions such as specific channel, speaker under stress and high levels of noise. Data augmentation process was inevitable to get reasonably good performance.
Abstract（参考訳）: 本稿では,低リソース言語と公共安全通信の2つの領域カテゴリにおいて,OpenSAT評価のために提出されたBUT自動音声認識システムについて述べる。 1つはトレーニングデータの欠如のため、様々なアーキテクチャと多言語アプローチが採用された。この組み合わせは優れた性能をもたらした。第2のドメインは、特定のチャンネル、ストレス下の話者、高レベルのノイズなどの極端な条件で記録するため、難しかった。データ拡張プロセスは、合理的に優れたパフォーマンスを得るために避けられませんでした。

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