論文の概要: Investigation of Speaker-adaptation methods in Transformer based ASR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03247v2
• Date: Wed, 17 Nov 2021 21:11:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 02:06:45.043447
• Title: Investigation of Speaker-adaptation methods in Transformer based ASR
• Title（参考訳）: 変圧器を用いたASRにおける話者適応手法の検討
• Authors: Vishwas M. Shetty, Metilda Sagaya Mary N J, S. Umesh
• Abstract要約: 本稿では,トランスフォーマモデルを用いて音声認識性能の向上を図りながら,エンコーダ入力に話者情報を組み込む方法について検討する。 話者情報を各話者に対する話者埋め込み形式で提示する。 モデルに話者埋め込みを組み込むことにより,ベースライン上の単語誤り率を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.637110868126548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: End-to-end models are fast replacing the conventional hybrid models in automatic speech recognition. Transformer, a sequence-to-sequence model, based on self-attention popularly used in machine translation tasks, has given promising results when used for automatic speech recognition. This paper explores different ways of incorporating speaker information at the encoder input while training a transformer-based model to improve its speech recognition performance. We present speaker information in the form of speaker embeddings for each of the speakers. We experiment using two types of speaker embeddings: x-vectors and novel s-vectors proposed in our previous work. We report results on two datasets a) NPTEL lecture database and b) Librispeech 500-hour split. NPTEL is an open-source e-learning portal providing lectures from top Indian universities. We obtain improvements in the word error rate over the baseline through our approach of integrating speaker embeddings into the model.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンドモデルは、音声認識において従来のハイブリッドモデルを高速に置き換える。 機械翻訳タスクで広く使用される自己認識に基づくシーケンス・トゥ・シーケンスモデルであるtransformerは、自動音声認識に有望な結果を与えている。 本稿では,トランスフォーマモデルを用いて話者情報をエンコーダ入力に組み込むことにより,音声認識性能の向上を図る。 我々は,各話者に対して,話者埋め込みの形で話者情報を提示する。 提案する2種類の話者埋め込み(x-vectorsとs-vectors)を用いて実験を行った。 2つのデータセットの結果を報告します a) NPTEL講義データベース及び b) librispeech 500時間分割。 nptelは、インドのトップ大学からの講義を提供するオープンソースのeラーニングポータルである。 我々は、モデルに話者埋め込みを統合するアプローチを通じて、ベースラインよりも単語誤り率の改善を得る。

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