論文の概要: ASR data augmentation in low-resource settings using cross-lingual multi-speaker TTS and cross-lingual voice conversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00618v5
• Date: Sat, 20 May 2023 16:59:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 06:25:08.776860
• Title: ASR data augmentation in low-resource settings using cross-lingual multi-speaker TTS and cross-lingual voice conversion
• Title（参考訳）: クロスリンガルマルチスピーカTSとクロスリンガル音声変換を用いた低リソース環境におけるASRデータ拡張
• Authors: Edresson Casanova, Christopher Shulby, Alexander Korolev, Arnaldo Candido Junior, Anderson da Silva Soares, Sandra Alu\'isio, Moacir Antonelli Ponti
• Abstract要約: 提案手法は,モデル学習中に1つの話者のみを用いて音声合成と音声変換を行い,ASRシステムの改善を可能にする。 対象言語における1つの実話者のみを用いてデータ拡張法を用いて、有望なASRトレーニング結果を得ることが可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.617722668505834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We explore cross-lingual multi-speaker speech synthesis and cross-lingual voice conversion applied to data augmentation for automatic speech recognition (ASR) systems in low/medium-resource scenarios. Through extensive experiments, we show that our approach permits the application of speech synthesis and voice conversion to improve ASR systems using only one target-language speaker during model training. We also managed to close the gap between ASR models trained with synthesized versus human speech compared to other works that use many speakers. Finally, we show that it is possible to obtain promising ASR training results with our data augmentation method using only a single real speaker in a target language.
• Abstract（参考訳）: 複数話者間音声合成と言語間音声変換を低/中ソースシナリオにおける自動音声認識(asr)システムのためのデータ拡張に適用する。 広範な実験を通じて,音声合成と音声変換をモデル学習中に1つのターゲット言語話者のみを用いたasrシステムの改善に応用できることを示す。 また,合成音声と人間の発話を訓練したasrモデルと,多数の話者を用いた他の作品とのギャップを埋めることができた。 最後に,対象言語における単一の実話者のみを用いて,データ拡張手法を用いて有望なasr学習結果を得ることができることを示す。

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