論文の概要: What shall we do with an hour of data? Speech recognition for the un- and under-served languages of Common Voice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04674v1
• Date: Mon, 10 May 2021 21:16:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-13 05:54:04.142217
• Title: What shall we do with an hour of data? Speech recognition for the un- and under-served languages of Common Voice
• Title（参考訳）: 1時間のデータで何をしましょうか。 共通音声の未使用言語に対する音声認識
• Authors: Francis M. Tyers and Josh Meyer
• Abstract要約: 本報告では,共通音声プロジェクトの31言語を対象に,デプロイ可能な音声認識モデルを作成するための3週間のスプリントの方法と結果について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20774268785384567
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This technical report describes the methods and results of a three-week sprint to produce deployable speech recognition models for 31 under-served languages of the Common Voice project. We outline the preprocessing steps, hyperparameter selection, and resulting accuracy on official testing sets. In addition to this we evaluate the models on multiple tasks: closed-vocabulary speech recognition, pre-transcription, forced alignment, and key-word spotting. The following experiments use Coqui STT, a toolkit for training and deployment of neural Speech-to-Text models.
• Abstract（参考訳）: 本報告では,共通音声プロジェクトの31言語を対象に,デプロイ可能な音声認識モデルを作成するための3週間のスプリントの方法と結果について述べる。 事前処理の手順、ハイパーパラメータの選択、その結果の公式テストセットの精度について概説する。 さらに,複数タスクのモデルとして,クローズドボキャブラリ音声認識,事前転写,強制アライメント,キーワードスポッティングなどを評価する。 次の実験では、ニューラル音声テキストモデルのトレーニングとデプロイのためのツールキットであるCoqui STTを使用している。

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