論文の概要: Arabic Code-Switching Speech Recognition using Monolingual Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01573v1
• Date: Sun, 4 Jul 2021 08:40:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-06 14:49:43.969558
• Title: Arabic Code-Switching Speech Recognition using Monolingual Data
• Title（参考訳）: 単言語データを用いたアラビア語コード切り換え音声認識
• Authors: Ahmed Ali, Shammur Chowdhury, Amir Hussein, Yasser Hifny
• Abstract要約: 自動音声認識(ASR)におけるコードスイッチングは,グローバル化による重要な課題である。 最近の多言語ASRの研究は、モノリンガルシステムに対する潜在的な改善を示している。 我々は,大規模ASR実験を通じて,ASRの多言語モデリングに関連する重要な課題について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.513655231184261
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Code-switching in automatic speech recognition (ASR) is an important challenge due to globalization. Recent research in multilingual ASR shows potential improvement over monolingual systems. We study key issues related to multilingual modeling for ASR through a series of large-scale ASR experiments. Our innovative framework deploys a multi-graph approach in the weighted finite state transducers (WFST) framework. We compare our WFST decoding strategies with a transformer sequence to sequence system trained on the same data. Given a code-switching scenario between Arabic and English languages, our results show that the WFST decoding approaches were more suitable for the intersentential code-switching datasets. In addition, the transformer system performed better for intrasentential code-switching task. With this study, we release an artificially generated development and test sets, along with ecological code-switching test set, to benchmark the ASR performance.
• Abstract（参考訳）: 自動音声認識(ASR)におけるコードスイッチングは,グローバル化による重要な課題である。 最近の多言語ASRの研究は、モノリンガルシステムに対する潜在的な改善を示している。 大規模ASR実験を通じて,ASRの多言語モデリングに関する重要な課題について検討する。 我々の革新的なフレームワークは、重み付き有限状態トランスデューサ(WFST)フレームワークにマルチグラフアプローチを展開している。 WFST復号化戦略とトランスフォーマーシーケンスを同一データ上で訓練されたシーケンスシステムと比較する。 アラビア語と英語の間でのコードスイッチングのシナリオから、WFSTデコードアプローチは、間欠的なコードスイッチングデータセットに適していることを示す。 さらに、トランスフォーマシステムは、イントラセンテンシャルコード切り換えタスクに優れていた。 本研究では,ASR性能のベンチマークを行うために,人工的に生成された開発とテストセット,および生態学的コードスイッチングテストセットをリリースする。

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