論文の概要: Dialectal Speech Recognition and Translation of Swiss German Speech to Standard German Text: Microsoft's Submission to SwissText 2021

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08126v1
• Date: Tue, 15 Jun 2021 13:34:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-16 20:31:33.541681
• Title: Dialectal Speech Recognition and Translation of Swiss German Speech to Standard German Text: Microsoft's Submission to SwissText 2021
• Title（参考訳）: ドイツ語の方言音声認識と標準ドイツ語テキストへの翻訳:MicrosoftのSwissText 2021への提出
• Authors: Yuriy Arabskyy, Aashish Agarwal, Subhadeep Dey, Oscar Koller
• Abstract要約: スイスドイツ語(Swiss German)は、スイスのドイツ語圏で話されるアレマン語の方言。 本稿では,翻訳を組み込んだ辞書を用いたハイブリッド音声認識システムを提案する。 我々の応募は盲目の会話テストセットで46.04% BLEUに達し、第2位の競争相手を12%の差で上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.675379299410054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper describes the winning approach in the public SwissText 2021 competition on dialect recognition and translation of Swiss German speech to standard German text. Swiss German refers to the multitude of Alemannic dialects spoken in the German-speaking parts of Switzerland. Swiss German differs significantly from standard German in pronunciation, word inventory and grammar. It is mostly incomprehensible to native German speakers. Moreover, it lacks a standardized written script. To solve the challenging task, we propose a hybrid automatic speech recognition system with a lexicon that incorporates translations, a 1st pass language model that deals with Swiss German particularities, a transfer-learned acoustic model and a strong neural language model for 2nd pass rescoring. Our submission reaches 46.04% BLEU on a blind conversational test set and outperforms the second best competitor by a 12% relative margin.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,スイスドイツ語の標準ドイツ語文への方言認識と翻訳に関する公用語SwissText 2021コンペティションにおける勝利のアプローチについて述べる。 スイスドイツ語(Swiss German)は、スイスのドイツ語圏で話されるアレマン語の方言。 スイスドイツ語は、発音、単語の在庫、文法において標準ドイツ語と大きく異なる。 主にドイツ語話者には理解できない。 さらに、標準化されたスクリプトが欠けている。 この課題を解決するために,スイスドイツ語の特殊性を扱う第1パス言語モデル,トランスファー学習音響モデル,第2パス再構成のための強力なニューラル言語モデルを含む辞書を用いたハイブリッド音声認識システムを提案する。 我々の応募は盲目の会話テストセットで46.04% BLEUに達し、第2位の競争相手を12%の差で上回っている。

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