論文の概要: Decoupling Pronunciation and Language for End-to-end Code-switching Automatic Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14798v1
• Date: Wed, 28 Oct 2020 07:46:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 06:06:34.282682
• Title: Decoupling Pronunciation and Language for End-to-end Code-switching Automatic Speech Recognition
• Title（参考訳）: エンドツーエンドコードスイッチング音声認識のための発音と言語分離
• Authors: Shuai Zhang, Jiangyan Yi, Zhengkun Tian, Ye Bai, Jianhua Tao, Zhengqi wen
• Abstract要約: 本稿では,モノリンガルペアデータと未ペアテキストデータを利用するデカップリング変換器モデルを提案する。 モデルはA2P(Audio-to-phoneme)ネットワークとP2T(P2T)ネットワークの2つの部分に分けられる。 モノリンガルデータと未ペアテキストデータを使用することで、分離されたトランスフォーマーモデルは、E2Eモデルのコードスイッチングペアリングトレーニングデータへの高依存性を低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.47000813920617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the recent significant advances witnessed in end-to-end (E2E) ASR system for code-switching, hunger for audio-text paired data limits the further improvement of the models' performance. In this paper, we propose a decoupled transformer model to use monolingual paired data and unpaired text data to alleviate the problem of code-switching data shortage. The model is decoupled into two parts: audio-to-phoneme (A2P) network and phoneme-to-text (P2T) network. The A2P network can learn acoustic pattern scenarios using large-scale monolingual paired data. Meanwhile, it generates multiple phoneme sequence candidates for single audio data in real-time during the training process. Then the generated phoneme-text paired data is used to train the P2T network. This network can be pre-trained with large amounts of external unpaired text data. By using monolingual data and unpaired text data, the decoupled transformer model reduces the high dependency on code-switching paired training data of E2E model to a certain extent. Finally, the two networks are optimized jointly through attention fusion. We evaluate the proposed method on the public Mandarin-English code-switching dataset. Compared with our transformer baseline, the proposed method achieves 18.14% relative mix error rate reduction.
• Abstract（参考訳）: コードスイッチのためのエンドツーエンド(e2e)asrシステムで最近目撃された重要な進歩にもかかわらず、音声テキストペアデータ用のハンガーはモデルの性能をさらに向上させる。 本稿では,モノリンガルペアデータと未ペアテキストデータを用いて,コードスイッチングデータ不足の問題を緩和する疎結合変換器モデルを提案する。 モデルはA2P(Audio-to-phoneme)ネットワークとP2T(P2T)ネットワークの2つの部分に分けられる。 a2pネットワークは、大規模単言語対データを用いて音響パターンシナリオを学習できる。 一方、トレーニングプロセス中に、単一音声データの複数の音素シーケンス候補をリアルタイムで生成する。 そして、生成された音素テキストペアデータを用いてP2Tネットワークをトレーニングする。 このネットワークは、大量の外部のアンペアテキストデータで事前学習することができる。 モノリンガルデータと未ペアテキストデータを使用することで、疎結合トランスフォーマーモデルは、E2Eモデルのコードスイッチングペアリングトレーニングデータへの高依存性をある程度低減する。 最後に、2つのネットワークは、注意融合によって共同で最適化される。 提案手法を公開mandarin- english code-switching dataset上で評価する。 提案手法は変換器ベースラインと比較して18.14%の相対混合誤差率低減を実現する。

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