論文の概要: Exploiting Cross Domain Acoustic-to-articulatory Inverted Features For Disordered Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10274v1
• Date: Sat, 19 Mar 2022 08:47:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-22 18:10:16.462445
• Title: Exploiting Cross Domain Acoustic-to-articulatory Inverted Features For Disordered Speech Recognition
• Title（参考訳）: 障害音声認識のためのクロスドメイン音響-調音反転特徴の抽出
• Authors: Shujie Hu, Shansong Liu, Xurong Xie, Mengzhe Geng, Tianzi Wang, Shoukang Hu, Mingyu Cui, Xunying Liu, Helen Meng
• Abstract要約: 調音機能は音響信号歪みに不変であり、正常音声の自動音声認識システムにうまく組み込まれている。 本稿では,15時間 TORGO コーパスの並列音響・調音データをモデルトレーニングに用いるクロスドメイン音響・調音(A2A)インバージョン手法を提案する。 クロスドメインは102.7時間のUASpeechコーパスに適応し、調音的特徴を生産する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.15942628305797
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Articulatory features are inherently invariant to acoustic signal distortion and have been successfully incorporated into automatic speech recognition (ASR) systems for normal speech. Their practical application to disordered speech recognition is often limited by the difficulty in collecting such specialist data from impaired speakers. This paper presents a cross-domain acoustic-to-articulatory (A2A) inversion approach that utilizes the parallel acoustic-articulatory data of the 15-hour TORGO corpus in model training before being cross-domain adapted to the 102.7-hour UASpeech corpus and to produce articulatory features. Mixture density networks based neural A2A inversion models were used. A cross-domain feature adaptation network was also used to reduce the acoustic mismatch between the TORGO and UASpeech data. On both tasks, incorporating the A2A generated articulatory features consistently outperformed the baseline hybrid DNN/TDNN, CTC and Conformer based end-to-end systems constructed using acoustic features only. The best multi-modal system incorporating video modality and the cross-domain articulatory features as well as data augmentation and learning hidden unit contributions (LHUC) speaker adaptation produced the lowest published word error rate (WER) of 24.82% on the 16 dysarthric speakers of the benchmark UASpeech task.
• Abstract（参考訳）: 調音機能は音響信号の歪みに本質的に不変であり、正常音声のための自動音声認識(ASR)システムにうまく組み込まれている。 障害話者からそのような専門的データを収集することの難しさにより、その音声認識への実践的応用が制限されることがしばしばある。 本稿では、102.7時間UASpeechコーパスに適合するまでのモデルトレーニングにおいて、15時間TORGOコーパスの並列音響調音データを利用するクロスドメイン音響調音(A2A)インバージョン手法を提案する。 混合密度ネットワークに基づくニューラルA2Aインバージョンモデルを用いた。 また,ORGOデータとUASpeechデータの音響ミスマッチを低減するために,クロスドメイン特徴適応ネットワークを用いた。 両方のタスクにおいて、A2Aの生成した調音機能を組み込むことで、ベースラインハイブリッドDNN/TDNN、CTC、コンフォーマーベースのエンドツーエンドシステムは音響的特徴のみを用いて構築された。 ビデオモダリティとクロスドメインの調音機能を組み込んだ最高のマルチモーダルシステムと、データ拡張と学習用隠れユニットコントリビューション(LHUC)話者適応は、ベンチマークUASpeechタスクの16の変形性話者に対して、24.82%の低い単語誤り率(WER)を生み出した。

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