論文の概要: Deep Speech Based End-to-End Automated Speech Recognition (ASR) for
Indian-English Accents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00977v1
- Date: Sun, 3 Apr 2022 03:11:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-05 16:35:20.789852
- Title: Deep Speech Based End-to-End Automated Speech Recognition (ASR) for
Indian-English Accents
- Title（参考訳）: インド英語アクセントのための音声のエンドツーエンド自動音声認識(asr)
- Authors: Priyank Dubey, Bilal Shah
- Abstract要約: インド英語アクセントのエンドツーエンド音声認識システムの開発にトランスファーラーニングアプローチを用いた。
インド英語アクセントのインデックスTSデータは、事前訓練されたディープ音声モデルの転写学習と微調整に使用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automated Speech Recognition (ASR) is an interdisciplinary application of
computer science and linguistics that enable us to derive the transcription
from the uttered speech waveform. It finds several applications in Military
like High-performance fighter aircraft, helicopters, air-traffic controller.
Other than military speech recognition is used in healthcare, persons with
disabilities and many more. ASR has been an active research area. Several
models and algorithms for speech to text (STT) have been proposed. One of the
most recent is Mozilla Deep Speech, it is based on the Deep Speech research
paper by Baidu. Deep Speech is a state-of-art speech recognition system is
developed using end-to-end deep learning, it is trained using well-optimized
Recurrent Neural Network (RNN) training system utilizing multiple Graphical
Processing Units (GPUs). This training is mostly done using American-English
accent datasets, which results in poor generalizability to other English
accents. India is a land of vast diversity. This can even be seen in the
speech, there are several English accents which vary from state to state. In
this work, we have used transfer learning approach using most recent Deep
Speech model i.e., deepspeech-0.9.3 to develop an end-to-end speech recognition
system for Indian-English accents. This work utilizes fine-tuning and data
argumentation to further optimize and improve the Deep Speech ASR system. Indic
TTS data of Indian-English accents is used for transfer learning and
fine-tuning the pre-trained Deep Speech model. A general comparison is made
among the untrained model, our trained model and other available speech
recognition services for Indian-English Accents.
- Abstract（参考訳）: 自動音声認識(automated speech recognition, asr)は,発話波形から音声認識を導出するコンピュータ科学と言語学の学際的応用である。
軍では、高性能戦闘機、ヘリコプター、航空管制など、いくつかの用途がある。
軍事音声認識以外は、医療、障害者、その他多くの分野で使用されている。
ASRは活発な研究分野である。
音声テキスト(STT)のモデルとアルゴリズムが提案されている。
最新のもののひとつがmozilla deep speechであり、baiduのdeep speech research論文に基づいている。
deep speechは、エンドツーエンドのディープラーニングを用いて開発された最先端の音声認識システムであり、複数のgpu(graphical processing unit)を使用して、最適化されたrecurrent neural network(rnn)トレーニングシステムを使用してトレーニングされる。
この訓練は、主にアメリカ英語アクセントデータセットを使用して行われ、他の英語アクセントへの一般化性が低下する。
インドは広大な多様性の国である。
これはスピーチで見ることができ、国によって異なるいくつかの英語のアクセントがある。
本研究では,最新のディープラーニングモデルであるdeepspeech-0.9.3を用いて,インド英語アクセントのエンドツーエンド音声認識システムを開発した。
この研究は、Deep Speech ASRシステムをさらに最適化し改善するために、微調整とデータ引数を利用する。
インド英語アクセントのindic ttsデータは、事前学習された深層音声モデルの転送学習と微調整に使用される。
インド英語アクセントのための訓練されていないモデル、訓練されたモデル、および他の利用可能な音声認識サービスの中で、一般的な比較を行う。
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