論文の概要: Meta-Transfer Learning for Code-Switched Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14228v1
• Date: Wed, 29 Apr 2020 14:27:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 14:30:07.138821
• Title: Meta-Transfer Learning for Code-Switched Speech Recognition
• Title（参考訳）: コード切り換え音声認識のためのメタ転送学習
• Authors: Genta Indra Winata, Samuel Cahyawijaya, Zhaojiang Lin, Zihan Liu, Peng Xu, Pascale Fung
• Abstract要約: 低リソース環境下でのコード切替音声認識システムにおける学習を伝達するメタトランスファー学習法を提案する。 本モデルでは,コードスイッチングデータに最適化を条件付けることにより,個々の言語を識別し,混合言語音声をよりよく認識できるように変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.84247387728999
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An increasing number of people in the world today speak a mixed-language as a result of being multilingual. However, building a speech recognition system for code-switching remains difficult due to the availability of limited resources and the expense and significant effort required to collect mixed-language data. We therefore propose a new learning method, meta-transfer learning, to transfer learn on a code-switched speech recognition system in a low-resource setting by judiciously extracting information from high-resource monolingual datasets. Our model learns to recognize individual languages, and transfer them so as to better recognize mixed-language speech by conditioning the optimization on the code-switching data. Based on experimental results, our model outperforms existing baselines on speech recognition and language modeling tasks, and is faster to converge.
• Abstract（参考訳）: 今日、多言語である結果として、世界の多くの人々が混合言語を話します。 しかし,コードスイッチングのための音声認識システムの構築は,限られた資源と混在するデータ収集に要する費用と多大な労力のため,依然として困難である。 そこで本稿では,低リソース環境下でのコード切替音声認識システムにおける学習を,高リソースのモノリンガルデータセットから任意に抽出することで,新たな学習手法であるメタトランスファー学習を提案する。 本モデルでは,コードスイッチングデータに最適化を条件付けることにより,個々の言語を識別し,混合言語音声をよりよく認識できるように変換する。 実験結果に基づいて,本モデルは音声認識や言語モデリングタスクにおける既存のベースラインよりも優れ,収束がより高速である。

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