論文の概要: Unsupervised Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11084v1
• Date: Mon, 24 May 2021 04:10:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 15:02:57.075312
• Title: Unsupervised Speech Recognition
• Title（参考訳）: 教師なし音声認識
• Authors: Alexei Baevski, Wei-Ning Hsu, Alexis Conneau, Michael Auli
• Abstract要約: wav2vec-Uは、ラベル付きデータなしで音声認識モデルを訓練する方法である。 我々は、自己教師付き音声表現を活用して、ラベルなし音声をセグメント化し、これらの表現から相手の訓練を通して音素へのマッピングを学習する。 より大きな英語のLibrispeechベンチマークでは、wav2vec-Uは、わずか2年前の960時間のラベル付きデータに基づいてトレーニングされた最も優れたシステムに匹敵する、他のテストで5.9の単語エラー率を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.864459085947345
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite rapid progress in the recent past, current speech recognition systems still require labeled training data which limits this technology to a small fraction of the languages spoken around the globe. This paper describes wav2vec-U, short for wav2vec Unsupervised, a method to train speech recognition models without any labeled data. We leverage self-supervised speech representations to segment unlabeled audio and learn a mapping from these representations to phonemes via adversarial training. The right representations are key to the success of our method. Compared to the best previous unsupervised work, wav2vec-U reduces the phoneme error rate on the TIMIT benchmark from 26.1 to 11.3. On the larger English Librispeech benchmark, wav2vec-U achieves a word error rate of 5.9 on test-other, rivaling some of the best published systems trained on 960 hours of labeled data from only two years ago. We also experiment on nine other languages, including low-resource languages such as Kyrgyz, Swahili and Tatar.
• Abstract（参考訳）: 近年の急速な進歩にもかかわらず、現在の音声認識システムは、この技術を世界中で話されている少数の言語に制限するラベル付きトレーニングデータを必要とする。 本稿では,ラベル付きデータなしで音声認識モデルを訓練するwav2vec-Uについて述べる。 自己教師付き音声表現を用いてラベルなし音声を分割し,これらの表現から対人訓練により音素へのマッピングを学ぶ。 正しい表現が私たちの方法の成功の鍵です。 これまでの最も優れた教師なしの作業と比較すると、wav2vec-UはTIMITベンチマークの音素誤り率を26.1から11.3に下げる。 より大きな英語のLibrispeechベンチマークでは、wav2vec-Uは、わずか2年前の960時間のラベル付きデータに基づいてトレーニングされた最も優れたシステムに匹敵する5.9の単語エラー率を達成した。 また、kyrgyz、swahili、tatarといった低リソース言語を含む9つの言語も実験しています。

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