論文の概要: Semi-supervised Development of ASR Systems for Multilingual Code-switched Speech in Under-resourced Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03135v1
• Date: Fri, 6 Mar 2020 11:08:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 01:55:20.420316
• Title: Semi-supervised Development of ASR Systems for Multilingual Code-switched Speech in Under-resourced Languages
• Title（参考訳）: 多言語コード切り換え音声のための半教師付きasrシステムの開発
• Authors: Astik Biswas, Emre Y{\i}lmaz, Febe de Wet, Ewald van der Westhuizen, Thomas Niesler
• Abstract要約: 2つのアプローチは、南アフリカの5つの言語で、未ソースでコード変更されたスピーチであると考えられている。 第1は、4つの異なる言語対に対応する4つの別々のバイリンガル自動音声認識器を構成する。 2つ目は、すべての言語を表す単一の、統一された5言語ASRシステムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.569525304938033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper reports on the semi-supervised development of acoustic and language models for under-resourced, code-switched speech in five South African languages. Two approaches are considered. The first constructs four separate bilingual automatic speech recognisers (ASRs) corresponding to four different language pairs between which speakers switch frequently. The second uses a single, unified, five-lingual ASR system that represents all the languages (English, isiZulu, isiXhosa, Setswana and Sesotho). We evaluate the effectiveness of these two approaches when used to add additional data to our extremely sparse training sets. Results indicate that batch-wise semi-supervised training yields better results than a non-batch-wise approach. Furthermore, while the separate bilingual systems achieved better recognition performance than the unified system, they benefited more from pseudo-labels generated by the five-lingual system than from those generated by the bilingual systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,南アフリカ語5言語における音声・言語モデルの半教師付き開発について報告する。 2つのアプローチが考えられる。 1つ目は、話者が頻繁に切り替える4つの異なる言語対に対応する4つの別々のバイリンガル自動音声認識器(ASR)を構成する。 2つ目は、すべての言語(英語、isiZulu、isiXhosa、Seswana、Sesotho)を表す単一の5言語ASRシステムである。 極めて疎いトレーニングセットに追加データを追加する際に,これら2つのアプローチの有効性を評価した。 その結果,バッチ的半教師付きトレーニングは非バッチ的アプローチよりも優れた結果が得られることがわかった。 さらに,両言語系は統一システムよりも認識性能が優れていたが,両言語系が生成するシステムよりも,五言語系が生成する擬似ラベルの恩恵を受けていた。

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