論文の概要: Cross-lingual Transfer for Speech Processing using Acoustic Language Similarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01326v1
• Date: Tue, 2 Nov 2021 01:55:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-03 14:43:27.598154
• Title: Cross-lingual Transfer for Speech Processing using Acoustic Language Similarity
• Title（参考訳）: 音響言語類似度を用いた音声処理のための言語間伝達
• Authors: Peter Wu, Jiatong Shi, Yifan Zhong, Shinji Watanabe, Alan W Black
• Abstract要約: 言語間の移動は、このデジタル分割を橋渡しする魅力的な方法を提供する。 現在の言語間アルゴリズムは、テキストベースのタスクや音声関連タスクを低リソース言語で実現している。 本稿では,数百の言語をまたがる音響的言語間移動対を効率的に同定する言語類似性手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.51206991542242
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech processing systems currently do not support the vast majority of languages, in part due to the lack of data in low-resource languages. Cross-lingual transfer offers a compelling way to help bridge this digital divide by incorporating high-resource data into low-resource systems. Current cross-lingual algorithms have shown success in text-based tasks and speech-related tasks over some low-resource languages. However, scaling up speech systems to support hundreds of low-resource languages remains unsolved. To help bridge this gap, we propose a language similarity approach that can efficiently identify acoustic cross-lingual transfer pairs across hundreds of languages. We demonstrate the effectiveness of our approach in language family classification, speech recognition, and speech synthesis tasks.
• Abstract（参考訳）: 現在、音声処理システムは、低リソース言語でのデータ不足のために、ほとんどの言語をサポートしていない。 クロスランガルトランスファーは、高リソースデータを低リソースシステムに組み込むことによって、このデジタルディビジョンを橋渡しする魅力的な方法を提供する。 現在の言語間アルゴリズムは、テキストベースのタスクや音声関連タスクを低リソース言語で実現している。 しかし、数百の低リソース言語をサポートするために音声システムをスケールアップすることは未解決である。 このギャップを埋めるために,何百もの言語にまたがる音響クロスリンガルトランスファーペアを効率的に識別する言語類似性アプローチを提案する。 本稿では,言語家族分類,音声認識,音声合成タスクにおけるアプローチの有効性を示す。

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