論文の概要: Domain Adversarial Neural Networks for Dysarthric Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03623v1
• Date: Wed, 7 Oct 2020 19:51:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 22:36:05.043020
• Title: Domain Adversarial Neural Networks for Dysarthric Speech Recognition
• Title（参考訳）: ドメインadversarial neural network for dysarthric speech recognition (特集 ニューラルネット)
• Authors: Dominika Woszczyk, Stavros Petridis, David Millard
• Abstract要約: 本研究では、話者に依存しない音声認識のためのドメイン逆ニューラルネットワーク(DANN)について検討する。 10桁の音声の分類タスクは、生音声を入力としてエンドツーエンドのCNNを用いて行われる。 本稿では,DANNが74.91%の絶対認識率を達成し,ベースラインを12.18%上回る結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.550420336634726
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech recognition systems have improved dramatically over the last few years, however, their performance is significantly degraded for the cases of accented or impaired speech. This work explores domain adversarial neural networks (DANN) for speaker-independent speech recognition on the UAS dataset of dysarthric speech. The classification task on 10 spoken digits is performed using an end-to-end CNN taking raw audio as input. The results are compared to a speaker-adaptive (SA) model as well as speaker-dependent (SD) and multi-task learning models (MTL). The experiments conducted in this paper show that DANN achieves an absolute recognition rate of 74.91% and outperforms the baseline by 12.18%. Additionally, the DANN model achieves comparable results to the SA model's recognition rate of 77.65%. We also observe that when labelled dysarthric speech data is available DANN and MTL perform similarly, but when they are not DANN performs better than MTL.
• Abstract（参考訳）: 音声認識システムはここ数年で劇的に改善されているが、アクセントや障害のある音声では性能が著しく低下している。 本研究は、変形性音声のUASデータセット上での話者非依存音声認識のためのドメイン対向ニューラルネットワーク(DANN)について検討する。 10個の音声桁の分類タスクは、音声を入力とするエンドツーエンドcnnを用いて行う。 その結果,話者適応型(SA)モデル,話者依存型(SD)モデル,マルチタスク学習モデル(MTL)モデルと比較した。 本研究では,DANNが絶対認識率74.91%に達し,ベースラインを12.18%上回る結果を得た。 さらに、DANNモデルはSAモデルの認識率77.65%と同等の結果を得る。 また, ラベル付き音声データが利用可能である場合には, DANN と MTL も同様に機能するが, DANN が MTL より優れている場合も観察する。

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