論文の概要: Data Augmentation for End-to-end Code-switching Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02160v1
• Date: Wed, 4 Nov 2020 07:12:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 22:41:48.321821
• Title: Data Augmentation for End-to-end Code-switching 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データ拡張
• Authors: Chenpeng Du, Hao Li, Yizhou Lu, Lan Wang, Yanmin Qian
• Abstract要約: コードスイッチングデータ拡張のための3つの新しいアプローチが提案されている。 既存のコードスイッチングデータによる音声スプライシングと、単語翻訳や単語挿入によって生成された新しいコードスイッチングテキストによるTS。 200時間のMandarin-Britishコードスイッチングデータセットの実験では、コードスイッチングASRを個別に大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.02538329776947
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training a code-switching end-to-end automatic speech recognition (ASR) model normally requires a large amount of data, while code-switching data is often limited. In this paper, three novel approaches are proposed for code-switching data augmentation. Specifically, they are audio splicing with the existing code-switching data, and TTS with new code-switching texts generated by word translation or word insertion. Our experiments on 200 hours Mandarin-English code-switching dataset show that all the three proposed approaches yield significant improvements on code-switching ASR individually. Moreover, all the proposed approaches can be combined with recent popular SpecAugment, and an addition gain can be obtained. WER is significantly reduced by relative 24.0% compared to the system without any data augmentation, and still relative 13.0% gain compared to the system with only SpecAugment
• Abstract（参考訳）: コードスイッチングエンドツーエンド自動音声認識(ASR)モデルのトレーニングは通常、大量のデータを必要とするが、コードスイッチングデータは制限されることが多い。 本稿では,コードスイッチングデータ拡張のための3つの新しいアプローチを提案する。 具体的には、既存のコードスイッチングデータによる音声スプライシングと、単語翻訳や単語挿入によって生成された新しいコードスイッチングテキストによるTSである。 200時間におよぶmandarin- english code-switching datasetの実験では,提案する3つのアプローチはすべて,asrを個別に大幅に改善することが示された。 さらに,提案手法はすべて,最近普及した投機と組み合わせることができ,付加利得が得られる。 WERはデータ拡張のないシステムに比べて24.0%減少し、SpecAugmentのみのシステムに比べてまだ13.0%上昇している。

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