Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Investigation of End-to-End Models for Robust Speech Recognition

論文の概要: An Investigation of End-to-End Models for Robust Speech Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06237v1
Date: Thu, 11 Feb 2021 19:47:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-15 14:34:11.019823
Title: An Investigation of End-to-End Models for Robust Speech Recognition
Title（参考訳）: ロバスト音声認識のためのエンドツーエンドモデルの検討
Authors: Archiki Prasad, Preethi Jyothi, Rajbabu Velmurugan
Abstract要約: 本稿では,頑健な音声認識のための音声強調に基づく手法と3つの異なるモデルに基づく適応手法の比較を行う。対向学習は特定の雑音の種類において最高の性能の手法であるが、クリーン音声WERを劣化させるコストがかかる。他の比較的定常的なノイズタイプでは、新しい音声強調技術がモデルに基づく適応技術をすべて上回っていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.998349142078805
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: End-to-end models for robust automatic speech recognition (ASR) have not been sufficiently well-explored in prior work. With end-to-end models, one could choose to preprocess the input speech using speech enhancement techniques and train the model using enhanced speech. Another alternative is to pass the noisy speech as input and modify the model architecture to adapt to noisy speech. A systematic comparison of these two approaches for end-to-end robust ASR has not been attempted before. We address this gap and present a detailed comparison of speech enhancement-based techniques and three different model-based adaptation techniques covering data augmentation, multi-task learning, and adversarial learning for robust ASR. While adversarial learning is the best-performing technique on certain noise types, it comes at the cost of degrading clean speech WER. On other relatively stationary noise types, a new speech enhancement technique outperformed all the model-based adaptation techniques. This suggests that knowledge of the underlying noise type can meaningfully inform the choice of adaptation technique.
Abstract（参考訳）: 堅牢な自動音声認識(ASR)のためのエンドツーエンドモデルは、以前の作業で十分に十分に検討されていませんでした。エンドツーエンドモデルでは、音声強調技術を用いて入力音声の前処理を選択でき、拡張音声を用いてモデルを訓練することができる。もう1つの選択肢は、ノイズ音声を入力として渡し、モデルアーキテクチャを変更して雑音音声に適応させることである。エンドツーエンドのロバストなasrに対するこれら2つのアプローチの体系的な比較は、これまで試みられていない。このギャップに対処し、ロバストASRのためのデータ強化、マルチタスク学習、対角学習を含む、音声強調に基づく手法と3つの異なるモデルベース適応手法の詳細な比較を示す。対向学習は特定の雑音の種類において最高の性能の手法であるが、クリーン音声WERを劣化させるコストがかかる。他の比較的定常的なノイズタイプでは、新しい音声強調技術がモデルに基づく適応技術をすべて上回っていた。このことは,基礎となる雑音タイプの知識が適応手法の選択に有意義な影響を与えることを示唆する。

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