Fugu-MT 論文翻訳(概要): Effectiveness of text to speech pseudo labels for forced alignment and cross lingual pretrained models for low resource speech recognition

論文の概要: Effectiveness of text to speech pseudo labels for forced alignment and cross lingual pretrained models for low resource speech recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16823v1
Date: Thu, 31 Mar 2022 06:12:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-02 04:23:22.779721
Title: Effectiveness of text to speech pseudo labels for forced alignment and cross lingual pretrained models for low resource speech recognition
Title（参考訳）: 低資源音声認識のための強制アライメントと言語間事前学習モデルに対するテキスト対音声擬似ラベルの有効性
Authors: Anirudh Gupta, Rishabh Gaur, Ankur Dhuriya, Harveen Singh Chadha, Neeraj Chhimwal, Priyanshi Shah, Vivek Raghavan
Abstract要約: 本稿では,Maithili,Bhojpuri,Dogriのラベル付きデータ作成手法を提案する。すべてのデータとモデルはオープンドメインで利用可能である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the recent years end to end (E2E) automatic speech recognition (ASR) systems have achieved promising results given sufficient resources. Even for languages where not a lot of labelled data is available, state of the art E2E ASR systems can be developed by pretraining on huge amounts of high resource languages and finetune on low resource languages. For a lot of low resource languages the current approaches are still challenging, since in many cases labelled data is not available in open domain. In this paper we present an approach to create labelled data for Maithili, Bhojpuri and Dogri by utilising pseudo labels from text to speech for forced alignment. The created data was inspected for quality and then further used to train a transformer based wav2vec 2.0 ASR model. All data and models are available in open domain.
Abstract（参考訳）: 近年、エンド・ツー・エンド(e2e)自動音声認識(asr)システムは十分な資源を与えられた有望な結果を得ている。ラベル付きデータがあまりない言語でも、大量の高リソース言語を事前訓練し、低リソース言語を微調整することで、最先端のE2E ASRシステムを開発することができる。多くの低リソース言語にとって、ラベリングされたデータはオープンドメインでは利用できないため、現在のアプローチはまだ難しい。本稿では,テキストから音声への擬似ラベルを強制アライメントに用いることで,Maithili,Bhojpuri,Dogriのラベル付きデータを作成する手法を提案する。生成されたデータは品質を検査され、さらにトランスフォーマーベースのwav2vec 2.0 asrモデルのトレーニングに使用された。すべてのデータとモデルはオープンドメインで利用できる。

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