論文の概要: Multi-Accent Adaptation based on Gate Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02774v1
• Date: Thu, 5 Nov 2020 11:58:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 12:32:51.452050
• Title: Multi-Accent Adaptation based on Gate Mechanism
• Title（参考訳）: ゲート機構に基づくマルチアクセント適応
• Authors: Han Zhu, Li Wang, Pengyuan Zhang, Yonghong Yan
• Abstract要約: アクセント特異的のトップ層とゲート機構(AST-G)を用いてマルチアクセント適応を実現する。 実世界の応用では、事前に推論のためのアクセントカテゴリーラベルを得ることはできない。 アクセントラベル予測が不正確である可能性があるため、アクセント固有の適応よりも性能が劣る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.76889921807408
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When only a limited amount of accented speech data is available, to promote multi-accent speech recognition performance, the conventional approach is accent-specific adaptation, which adapts the baseline model to multiple target accents independently. To simplify the adaptation procedure, we explore adapting the baseline model to multiple target accents simultaneously with multi-accent mixed data. Thus, we propose using accent-specific top layer with gate mechanism (AST-G) to realize multi-accent adaptation. Compared with the baseline model and accent-specific adaptation, AST-G achieves 9.8% and 1.9% average relative WER reduction respectively. However, in real-world applications, we can't obtain the accent category label for inference in advance. Therefore, we apply using an accent classifier to predict the accent label. To jointly train the acoustic model and the accent classifier, we propose the multi-task learning with gate mechanism (MTL-G). As the accent label prediction could be inaccurate, it performs worse than the accent-specific adaptation. Yet, in comparison with the baseline model, MTL-G achieves 5.1% average relative WER reduction.
• Abstract（参考訳）: アクセント付き音声データに限られる場合、マルチアクセント音声認識性能を促進するため、従来のアプローチはアクセント固有の適応であり、ベースラインモデルを複数のターゲットアクセントに独立に適応させる。 適応処理を簡略化するため,複数アクセント混合データと同時に,ベースラインモデルを複数のターゲットアクセントに適応する検討を行った。 そこで我々は,複数のアクセント適応を実現するために,アクセント特異的トップ層とゲート機構(AST-G)を提案する。 ベースラインモデルとアクセント特異的適応と比較して、AST-Gはそれぞれ9.8%と1.9%の平均相対的なWER減少を達成する。 しかし、現実の応用では、事前に推論のアクセントカテゴリーラベルを得ることはできない。 そこで,アクセント分類器を用いてアクセントラベルの予測を行う。 音響モデルとアクセント分類器を併用し,ゲート機構を用いたマルチタスク学習(MTL-G)を提案する。 アクセントラベル予測が不正確である可能性があるため、アクセント固有の適応よりも性能が劣る。 しかし、ベースラインモデルと比較して、MTL-G は平均相対 WER 減少率 5.1% に達する。

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