論文の概要: RECOApy: Data recording, pre-processing and phonetic transcription for
end-to-end speech-based applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05493v2
- Date: Tue, 15 Sep 2020 09:07:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-19 22:02:02.469850
- Title: RECOApy: Data recording, pre-processing and phonetic transcription for
end-to-end speech-based applications
- Title（参考訳）: RECOApy: エンドツーエンド音声ベースアプリケーションのためのデータ記録、前処理、音声書き起こし
- Authors: Adriana Stan
- Abstract要約: RECOApyは、エンドツーエンドの音声ベースのアプリケーションに必要なデータ記録と前処理のステップを合理化する。
このツールは、音声記録、スペクトログラム、波形解析、発話レベルの正規化、サイレントトリミングのための使い易いインタフェースを実装している。
Grapheme-to-phoneme(G2P)コンバータは、Wiktionaryのオンラインコラボレーションリソースから抽出されたレキシコンに基づいてトレーニングされたディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのアーキテクチャである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.619541348328938
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning enables the development of efficient end-to-end speech
processing applications while bypassing the need for expert linguistic and
signal processing features. Yet, recent studies show that good quality speech
resources and phonetic transcription of the training data can enhance the
results of these applications. In this paper, the RECOApy tool is introduced.
RECOApy streamlines the steps of data recording and pre-processing required in
end-to-end speech-based applications. The tool implements an easy-to-use
interface for prompted speech recording, spectrogram and waveform analysis,
utterance-level normalisation and silence trimming, as well grapheme-to-phoneme
conversion of the prompts in eight languages: Czech, English, French, German,
Italian, Polish, Romanian and Spanish.
The grapheme-to-phoneme (G2P) converters are deep neural network (DNN) based
architectures trained on lexicons extracted from the Wiktionary online
collaborative resource. With the different degree of orthographic transparency,
as well as the varying amount of phonetic entries across the languages, the
DNN's hyperparameters are optimised with an evolution strategy. The phoneme and
word error rates of the resulting G2P converters are presented and discussed.
The tool, the processed phonetic lexicons and trained G2P models are made
freely available.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、専門言語や信号処理機能の必要性を回避しつつ、効率的なエンドツーエンドの音声処理アプリケーションの開発を可能にする。
しかし、近年の研究では、良質な音声資源と訓練データの音声転写が、これらの応用結果を高めることが示されている。
本稿では,RECOApyツールを紹介する。
RECOApyは、エンドツーエンドの音声ベースのアプリケーションに必要なデータ記録と前処理のステップを合理化する。
このツールは、音声記録、スペクトログラム、波形分析、発話レベルの正規化、サイレントトリミング、チェコ語、英語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、ポーランド語、ルーマニア語、スペイン語の8つの言語でのプロンプトの音素変換のための使い勝手の良いインタフェースを実装している。
Grapheme-to-phoneme(G2P)コンバータは、Wiktionaryのオンラインコラボレーションリソースから抽出されたレキシコンに基づいてトレーニングされたディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのアーキテクチャである。
異なるレベルの正書法透過性、および言語間の様々な音素エントリにより、DNNのハイパーパラメータは進化戦略によって最適化される。
結果のg2p変換器の音素および単語誤り率について述べる。
このツール、処理された音韻レキシコンおよび訓練されたg2pモデルが自由に利用できる。
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