論文の概要: On-the-fly Feature Based Speaker Adaptation for Dysarthric and Elderly Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14593v1
• Date: Mon, 28 Mar 2022 09:12:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-30 13:37:12.052935
• Title: On-the-fly Feature Based Speaker Adaptation for Dysarthric and Elderly Speech Recognition
• Title（参考訳）: 変形性および高齢者の音声認識におけるオンザフライ特徴に基づく話者適応
• Authors: Mengzhe Geng, Xurong Xie, Rongfeng Su, Jianwei Yu, Zi Ye, Xunying Liu, Helen Meng
• Abstract要約: 話者レベルの不均一性は、通常音声に見られるアクセントや性別に起因するものであり、話者間で大きな多様性を生み出す。 話者適応技術は、そのようなユーザのためのASRシステムのパーソナライズに重要な役割を果たす。 本稿では,オンザフライ・ラピッド・スピーカー・アダプティブ・アプローチに基づく2種類の特徴量について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.585669933516996
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic recognition of dysarthric and elderly speech highly challenging tasks to date. Speaker-level heterogeneity attributed to accent or gender commonly found in normal speech, when aggregated with age and speech impairment severity, create large diversity among speakers. Speaker adaptation techniques play a crucial role in personalization of ASR systems for such users. Their mobility issues limit the amount of speaker-level data available for model based adaptation. To this end, this paper investigates two novel forms of feature based on-the-fly rapid speaker adaptation approaches. The first is based on speaker-level variance regularized spectral basis embedding (SBEVR) features, while the other uses on-the-fly learning hidden unit contributions (LHUC) transforms conditioned on speaker-level spectral features. Experiments conducted on the UASpeech dysarthric and DimentiaBank Pitt elderly speech datasets suggest the proposed SBEVR features based adaptation statistically significantly outperform both the baseline on-the-fly i-Vector adapted hybrid TDNN/DNN systems by up to 2.48% absolute (7.92% relative) reduction in word error rate (WER), and offline batch mode model based LHUC adaptation using all speaker-level data by 0.78% absolute (2.41% relative) in WER reduction.
• Abstract（参考訳）: 歩行障害と高齢者音声の自動認識 : 難易度の高い課題 話者レベルの不均一性は、通常音声に見られるアクセントや性別に起因し、年齢や言語障害の重大度に集約された場合、話者間で大きな多様性を生み出す。 話者適応技術は、そのようなユーザのためのASRシステムのパーソナライズに重要な役割を果たす。 彼らのモビリティ問題は、モデルベースの適応に利用可能な話者レベルデータの量を制限する。 そこで本研究では,高速話者適応法に基づく2種類の特徴量について検討する。 1つは、話者レベルの分散正規化スペクトルベース埋め込み(SBEVR)機能に基づいており、もう1つは、話者レベルのスペクトル特徴に基づいて調整されたオンザフライ学習隠れユニットコントリビューション(LHUC)変換を使用する。 uaspeech dysarthric and dimentiabank pitt elderly speech datasetで行った実験によると、sbevrの特徴に基づく適応は、平均的なオンザフライi-vectorのハイブリッドtdnn/dnnシステムを最大2.48%の絶対 (7.92%の相対的) の単語誤り率 (wer) の低減と、全話者レベルデータを用いたオフラインバッチモードモデルに基づくlhuc適応で0.78%の絶対 (2.41%相対的) に上回っている。

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