論文の概要: Towards End-to-end Unsupervised Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02492v1
• Date: Tue, 5 Apr 2022 21:22:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-08 02:35:41.119594
• Title: Towards End-to-end Unsupervised Speech Recognition
• Title（参考訳）: エンドツーエンドの教師なし音声認識に向けて
• Authors: Alexander H. Liu, Wei-Ning Hsu, Michael Auli, Alexei Baevski
• Abstract要約: 我々は、すべてのオーディオサイドの事前処理を廃止し、アーキテクチャの改善により精度を向上させるwvuを紹介する。 さらに、モデル予測を入力に結びつける補助的な自己教師対象を導入する。 実験により、vvuimは概念的にシンプルでありながら、異なる言語にわたる教師なしの認識結果を向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 120.4915001021405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised speech recognition has shown great potential to make Automatic Speech Recognition (ASR) systems accessible to every language. However, existing methods still heavily rely on hand-crafted pre-processing. Similar to the trend of making supervised speech recognition end-to-end, we introduce \wvu~which does away with all audio-side pre-processing and improves accuracy through better architecture. In addition, we introduce an auxiliary self-supervised objective that ties model predictions back to the input. Experiments show that \wvu~improves unsupervised recognition results across different languages while being conceptually simpler.
• Abstract（参考訳）: 教師なし音声認識は、すべての言語で自動音声認識(ASR)システムを実現する大きな可能性を示している。 しかし、既存の手法は手作りの前処理に大きく依存している。 教師付き音声認識のエンド・ツー・エンド化の傾向と同様に,すべての音声処理を廃止し,より優れたアーキテクチャによる精度の向上を実現している。 さらに,モデル予測を入力に関連付ける補助的自己教師付き目標を提案する。 実験により、 \wvu は概念的に単純でありながら、異なる言語間で教師なしの認識結果を改善できることが示されている。

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