論文の概要: Synthesizing Dysarthric Speech Using Multi-talker TTS for Dysarthric Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11571v1
• Date: Thu, 27 Jan 2022 15:22:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-28 17:52:49.474629
• Title: Synthesizing Dysarthric Speech Using Multi-talker TTS for Dysarthric Speech Recognition
• Title（参考訳）: マルチストーカーTSを用いた義足音声認識の合成
• Authors: Mohammad Soleymanpour, Michael T. Johnson, Rahim Soleymanpour, Jeffrey Berry
• Abstract要約: Dysarthria は運動性発声障害であり、しばしば発声能力の低下を特徴とする。 頑健な変形性障害に対処するためには,十分な訓練音声が必要である。 テキスト音声合成の最近の進歩は、データ拡張に合成を利用する可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.637732011720613
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dysarthria is a motor speech disorder often characterized by reduced speech intelligibility through slow, uncoordinated control of speech production muscles. Automatic Speech recognition (ASR) systems may help dysarthric talkers communicate more effectively. To have robust dysarthria-specific ASR, sufficient training speech is required, which is not readily available. Recent advances in Text-To-Speech (TTS) synthesis multi-speaker end-to-end TTS systems suggest the possibility of using synthesis for data augmentation. In this paper, we aim to improve multi-speaker end-to-end TTS systems to synthesize dysarthric speech for improved training of a dysarthria-specific DNN-HMM ASR. In the synthesized speech, we add dysarthria severity level and pause insertion mechanisms to other control parameters such as pitch, energy, and duration. Results show that a DNN-HMM model trained on additional synthetic dysarthric speech achieves WER improvement of 12.2% compared to the baseline, the addition of the severity level and pause insertion controls decrease WER by 6.5%, showing the effectiveness of adding these parameters. Audio samples are available at
• Abstract（参考訳）: Dysarthria は、しばしば発声筋の緩やかで非協調的な制御によって発声能力の低下を特徴とする運動性発声障害である。 自動音声認識システム(ASR)は、難聴者のより効果的なコミュニケーションを支援する。 頑健な変形性関節症特異的なASRを得るためには、十分な訓練音声が必要である。 テキスト音声合成システム(TTS)の最近の進歩は、データ拡張に合成を利用する可能性を示している。 本稿では, 変形性関節症特異的DNN-HMM ASRの訓練を改善するために, マルチスピーカ・エンド・ツー・エンドTSシステムの改良を目指している。 合成音声では, ピッチ, エネルギー, 持続時間などの他の制御パラメータに構音重症度レベルとポーズ挿入機構を付加する。 以上の結果から,DNN-HMMモデルでは, ベースラインに比べてWERが12.2%向上し, 重度レベルが増加し, ポーズ挿入制御が6.5%減少し, これらのパラメータを追加する効果が示された。 オーディオサンプルはこちらで入手できる。

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