論文の概要: Generative Adversarial Training Data Adaptation for Very Low-resource Automatic Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09256v2
• Date: Fri, 31 Jul 2020 08:38:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 14:15:11.838540
• Title: Generative Adversarial Training Data Adaptation for Very Low-resource Automatic Speech Recognition
• Title（参考訳）: 超低リソース自動音声認識のための生成型adversarial training data adaptation
• Authors: Kohei Matsuura, Masato Mimura, Shinsuke Sakai, Tatsuya Kawahara
• Abstract要約: 我々は、CycleGANベースの非並列音声変換技術を用いて、テスト話者の音声に近いラベル付きトレーニングデータをフォージする。 AinuとMboshiの2つの低リソースコーパスに対する話者適応手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.808145263757105
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is important to transcribe and archive speech data of endangered languages for preserving heritages of verbal culture and automatic speech recognition (ASR) is a powerful tool to facilitate this process. However, since endangered languages do not generally have large corpora with many speakers, the performance of ASR models trained on them are considerably poor in general. Nevertheless, we are often left with a lot of recordings of spontaneous speech data that have to be transcribed. In this work, for mitigating this speaker sparsity problem, we propose to convert the whole training speech data and make it sound like the test speaker in order to develop a highly accurate ASR system for this speaker. For this purpose, we utilize a CycleGAN-based non-parallel voice conversion technology to forge a labeled training data that is close to the test speaker's speech. We evaluated this speaker adaptation approach on two low-resource corpora, namely, Ainu and Mboshi. We obtained 35-60% relative improvement in phone error rate on the Ainu corpus, and 40% relative improvement was attained on the Mboshi corpus. This approach outperformed two conventional methods namely unsupervised adaptation and multilingual training with these two corpora.
• Abstract（参考訳）: 言語文化の遺産を保存するために、絶滅危惧言語の音声データを書き起こし、アーカイブすることが重要であり、自動音声認識(asr)はこのプロセスを容易にする強力なツールである。 しかし、絶滅危惧言語は一般に多くの話者を持つ大きなコーパスを持たないため、訓練されたASRモデルの性能は概してかなり劣っている。 それでも、書き起こさなければならない自発的な音声データの多くの記録が残されていることが多い。 本研究では,この話者スパーシティ問題を解決するために,学習音声データ全体を変換し,テスト話者のように聞こえるようにし,高精度なasrシステムを構築することを提案する。 本研究では,CycleGANをベースとした非並列音声変換技術を用いて,テスト話者の音声に近いラベル付きトレーニングデータを構築する。 AinuとMboshiの2つの低リソースコーパスに対する話者適応手法の評価を行った。 Ainu corpusの電話誤り率を35-60%改善し,Mboshi corpusでは40%改善した。 このアプローチは、教師なし適応とこれら2つのコーパスによる多言語訓練という、2つの従来の手法よりも優れていた。

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