論文の概要: A Survey of Multilingual Models for Automatic Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12576v1
• Date: Fri, 25 Feb 2022 09:31:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-28 20:34:56.456643
• Title: A Survey of Multilingual Models for Automatic Speech Recognition
• Title（参考訳）: 自動音声認識のための多言語モデルの検討
• Authors: Hemant Yadav, Sunayana Sitaram
• Abstract要約: 言語間移動は多言語自動音声認識の課題に対する魅力的な解法である。 自己監督学習の最近の進歩は、多言語ASRモデルで使用されるラベルなし音声データへの道を開いた。 多様な言語や技術の研究から多言語モデルを構築するためのベストプラクティスを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.657361001202456
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although Automatic Speech Recognition (ASR) systems have achieved human-like performance for a few languages, the majority of the world's languages do not have usable systems due to the lack of large speech datasets to train these models. Cross-lingual transfer is an attractive solution to this problem, because low-resource languages can potentially benefit from higher-resource languages either through transfer learning, or being jointly trained in the same multilingual model. The problem of cross-lingual transfer has been well studied in ASR, however, recent advances in Self Supervised Learning are opening up avenues for unlabeled speech data to be used in multilingual ASR models, which can pave the way for improved performance on low-resource languages. In this paper, we survey the state of the art in multilingual ASR models that are built with cross-lingual transfer in mind. We present best practices for building multilingual models from research across diverse languages and techniques, discuss open questions and provide recommendations for future work.
• Abstract（参考訳）: 自動音声認識(asr)システムはいくつかの言語で人間ライクな性能を達成しているが、ほとんどの言語は、これらのモデルを訓練するための大きな音声データセットがないため、利用可能なシステムを持っていない。 低リソース言語は、転送学習または同じ多言語モデルで共同で訓練されることにより、高リソース言語の恩恵を受ける可能性がある。 言語間移動の問題は、ASRにおいてよく研究されているが、近年の自己監督学習の進歩は、低リソース言語の性能向上の道筋をたどる多言語ASRモデルで使用されるラベルなし音声データへの道を開いた。 本稿では,言語間移動を念頭に構築された多言語ASRモデルにおける技術の現状を調査する。 多様な言語や技術の研究から多言語モデルを構築するためのベストプラクティスを提示し、オープンな質問を議論し、今後の作業に推奨する。

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