論文の概要: KoSpeech: Open-Source Toolkit for End-to-End Korean Speech Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.03092v2
- Date: Sat, 26 Sep 2020 17:25:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-21 03:13:38.451644
- Title: KoSpeech: Open-Source Toolkit for End-to-End Korean Speech Recognition
- Title（参考訳）: KoSpeech: エンドツーエンドの韓国語音声認識のためのオープンソースツールキット
- Authors: Soohwan Kim, Seyoung Bae, Cheolhwang Won
- Abstract要約: KoSpeechは、ディープラーニングライブラリPyTorchをベースにした、エンドツーエンドの韓国自動音声認識(ASR)ツールキットである。
KsponSpeechコーパスの事前処理手法とベンチマークのベースラインモデルを提案する。
KsponSpeech corpusでは音響モデルのみで10.31%の文字誤り率(CER)を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7955614278088239
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present KoSpeech, an open-source software, which is modular and extensible
end-to-end Korean automatic speech recognition (ASR) toolkit based on the deep
learning library PyTorch. Several automatic speech recognition open-source
toolkits have been released, but all of them deal with non-Korean languages,
such as English (e.g. ESPnet, Espresso). Although AI Hub opened 1,000 hours of
Korean speech corpus known as KsponSpeech, there is no established
preprocessing method and baseline model to compare model performances.
Therefore, we propose preprocessing methods for KsponSpeech corpus and a
baseline model for benchmarks. Our baseline model is based on Listen, Attend
and Spell (LAS) architecture and ables to customize various training
hyperparameters conveniently. By KoSpeech, we hope this could be a guideline
for those who research Korean speech recognition. Our baseline model achieved
10.31% character error rate (CER) at KsponSpeech corpus only with the acoustic
model. Our source code is available here.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングライブラリPyTorchをベースとした,モジュール型かつ拡張可能な韓国語自動音声認識(ASR)ツールキットであるKoSpeechを提案する。
いくつかの自動音声認識オープンソースツールキットがリリースされたが、いずれも英語(例えばESPnet、エスプレッソ)のような非韓国語を扱う。
AI HubはKsponSpeechとして知られる韓国語音声コーパスを1000時間開放したが、モデル性能を比較するために確立された事前処理方法とベースラインモデルはない。
そこで我々は,KsponSpeechコーパスの事前処理手法とベンチマークのベースラインモデルを提案する。
我々のベースラインモデルはlisten, attend, spell (las)アーキテクチャに基づいており、様々なトレーニングハイパーパラメータを便利にカスタマイズできます。
KoSpeechによると、これは韓国の音声認識を研究する人たちのためのガイドラインになるだろう。
ベースラインモデルは音響モデルのみを用いて, ksponspeechコーパスで10.31%の文字誤り率(cer)を達成した。
ソースコードはこちらから入手できます。
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