論文の概要: Real-time low-resource phoneme recognition on edge devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13997v1
• Date: Thu, 25 Mar 2021 17:34:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-26 15:54:37.873080
• Title: Real-time low-resource phoneme recognition on edge devices
• Title（参考訳）: エッジデバイスにおける実時間低リソース音素認識
• Authors: Yonatan Alon
• Abstract要約: 本稿では,音声認識のためのモデルの作成とトレーニングについて述べる。 トレーニングモデルが任意の言語を認識し、携帯電話や車載ディスプレイなどのエッジデバイスにデプロイすることで、高速なリアルタイム音声認識を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While speech recognition has seen a surge in interest and research over the last decade, most machine learning models for speech recognition either require large training datasets or lots of storage and memory. Combined with the prominence of English as the number one language in which audio data is available, this means most other languages currently lack good speech recognition models. The method presented in this paper shows how to create and train models for speech recognition in any language which are not only highly accurate, but also require very little storage, memory and training data when compared with traditional models. This allows training models to recognize any language and deploying them on edge devices such as mobile phones or car displays for fast real-time speech recognition.
• Abstract（参考訳）: 音声認識は過去10年間で関心や研究が急増しているが、音声認識のための機械学習モデルは、大規模なトレーニングデータセットか、大量のストレージとメモリを必要とする。 音声データが利用できる第1の言語としての英語の隆盛と相まって、現在ほとんどの言語は優れた音声認識モデルを持っていない。 本稿では, 従来のモデルと比較して, 精度が高いだけでなく, 記憶量, 記憶量, 訓練データをほとんど必要としない言語において, 音声認識のためのモデルを作成し, 訓練する方法を示す。 これにより、トレーニングモデルが任意の言語を認識し、携帯電話や車載ディスプレイなどのエッジデバイスにデプロイすることで、高速なリアルタイム音声認識が可能になる。

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