論文の概要: User-friendly automatic transcription of low-resource languages: Plugging ESPnet into Elpis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03027v2
• Date: Mon, 22 Feb 2021 07:23:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-07 05:35:26.317856
• Title: User-friendly automatic transcription of low-resource languages: Plugging ESPnet into Elpis
• Title（参考訳）: 低リソース言語のユーザフレンドリな自動転写:ESPnetをElpisに挿入する
• Authors: Oliver Adams, Benjamin Galliot (LACITO), Guillaume Wisniewski (LLF UMR7110), Nicholas Lambourne, Ben Foley, Rahasya Sanders-Dwyer, Janet Wiles, Alexis Michaud (LACITO), S\'everine Guillaume (LACITO), Laurent Besacier (LIG), Christopher Cox, Katya Aplonova (LLACAN), Guillaume Jacques (CRLAO), Nathan Hill
• Abstract要約: 本稿では,音声認識ツールキット ESPnet の Elpis への統合の進展について報告する。 この作業の目的は,ユーザフレンドリーなグラフィカルインターフェースを通じて,エンドツーエンドの音声認識モデルを言語作業者に提供することだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.401760599361618
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper reports on progress integrating the speech recognition toolkit ESPnet into Elpis, a web front-end originally designed to provide access to the Kaldi automatic speech recognition toolkit. The goal of this work is to make end-to-end speech recognition models available to language workers via a user-friendly graphical interface. Encouraging results are reported on (i) development of an ESPnet recipe for use in Elpis, with preliminary results on data sets previously used for training acoustic models with the Persephone toolkit along with a new data set that had not previously been used in speech recognition, and (ii) incorporating ESPnet into Elpis along with UI enhancements and a CUDA-supported Dockerfile.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Kaldi 自動音声認識ツールキットへのアクセスを目的とした Web フロントエンドである Elpis に,音声認識ツールキット ESPnet の統合の進展について報告する。 この研究の目的は、ユーザフレンドリーなグラフィカルインタフェースを通じて、言語労働者にエンドツーエンドの音声認識モデルを提供することである。 i)エルピスで使用するESPnetレシピの開発について報告し、Persephoneツールキットでアコースティックモデルをトレーニングするためのデータセットと、これまで音声認識に使用されていなかった新しいデータセット、(ii)エルピスにESPnetを組み込んだUI拡張とCUDAをサポートするDockerfileについて予備的な結果を得た。

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