論文の概要: Low Resource German ASR with Untranscribed Data Spoken by Non-native
Children -- INTERSPEECH 2021 Shared Task SPAPL System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09963v1
- Date: Fri, 18 Jun 2021 07:36:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-21 13:58:26.315894
- Title: Low Resource German ASR with Untranscribed Data Spoken by Non-native
Children -- INTERSPEECH 2021 Shared Task SPAPL System
- Title（参考訳）: 非ネイティブの子供による非転写データを用いた低資源ドイツASR-InterSPEECH 2021共有タスクSPAPLシステム
- Authors: Jinhan Wang, Yunzheng Zhu, Ruchao Fan, Wei Chu, Abeer Alwan
- Abstract要約: 本稿では,ドイツ語における非Native Children's Speechの音声認識における共有課題であるInterSPEECH 2021 ChallengeのSPAPLシステムについて述べる。
子ども向けのドイツのASRシステムを開発するために,5時間の転写データと60時間の非転写データを提供する。
書き起こしデータのトレーニングのために,音声発話における長周期非音声区間の影響を軽減するために,非音声状態判別損失(NSDL)を提案する。
本システムは,評価データに対して39.68%の単語誤り率(WER)を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.435571932141364
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper describes the SPAPL system for the INTERSPEECH 2021 Challenge:
Shared Task on Automatic Speech Recognition for Non-Native Children's Speech in
German. ~ 5 hours of transcribed data and ~ 60 hours of untranscribed data are
provided to develop a German ASR system for children. For the training of the
transcribed data, we propose a non-speech state discriminative loss (NSDL) to
mitigate the influence of long-duration non-speech segments within speech
utterances. In order to explore the use of the untranscribed data, various
approaches are implemented and combined together to incrementally improve the
system performance. First, bidirectional autoregressive predictive coding
(Bi-APC) is used to learn initial parameters for acoustic modelling using the
provided untranscribed data. Second, incremental semi-supervised learning is
further used to iteratively generate pseudo-transcribed data. Third, different
data augmentation schemes are used at different training stages to increase the
variability and size of the training data. Finally, a recurrent neural network
language model (RNNLM) is used for rescoring. Our system achieves a word error
rate (WER) of 39.68% on the evaluation data, an approximately 12% relative
improvement over the official baseline (45.21%).
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ドイツ語における非Native Children's Speechの音声認識における共有課題であるInterSPEECH 2021 ChallengeのSPAPLシステムについて述べる。
子供向けのドイツのASRシステムを開発するために、5時間の転写データと60時間の非転写データを提供する。
書き起こしデータのトレーニングのために,音声発話における長周期非音声区間の影響を軽減するために,非音声状態判別損失(NSDL)を提案する。
非転写データの利用を探求するため、システム性能を漸進的に改善するために、様々なアプローチが実装され、組み合わせられる。
まず,双方向自己回帰型予測符号化(bi-apc)を用いて音響モデルの初期パラメータを学習する。
第2に、逐次半教師付き学習により、擬似転写データを反復的に生成する。
第3に、異なるトレーニング段階で異なるデータ拡張スキームを使用して、トレーニングデータのばらつきとサイズを増大させる。
最後に、リコーディングにはリカレントニューラルネットワーク言語モデル(RNNLM)が使用される。
本システムでは,評価データに対して39.68%の単語誤り率(WER)を達成し,オフィシャルベースライン(45.21%)に対して約12%の改善を行った。
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