論文の概要: Hierarchical Softmax for End-to-End Low-resource Multilingual Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03855v1
• Date: Fri, 8 Apr 2022 05:33:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-11 13:04:35.569660
• Title: Hierarchical Softmax for End-to-End Low-resource Multilingual Speech Recognition
• Title（参考訳）: 低音源多言語音声認識のための階層型ソフトマックス
• Authors: Qianying Liu, Yuhang Yang, Zhuo Gong, Sheng Li, Chenchen Ding, Nobuaki Minematsu, Hao Huang, Fei Cheng, Sadao Kurohashi
• Abstract要約: 我々は、近隣言語の類似単位が類似項周波数を共有し、Huffman木を形成して、多言語階層型Softmax復号を行うと仮定する。 復号化の間、階層構造は低リソース言語のトレーニングの恩恵を受けることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.704396336135723
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low resource speech recognition has been long-suffering from insufficient training data. While neighbour languages are often used as assistant training data, it would be difficult for the model to induct similar units (character, subword, etc.) across the languages. In this paper, we assume similar units in neighbour language share similar term frequency and form a Huffman tree to perform multi-lingual hierarchical Softmax decoding. During decoding, the hierarchical structure can benefit the training of low-resource languages. Experimental results show the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 低リソース音声認識は、不十分なトレーニングデータから長い間悩まされてきた。 近隣言語はしばしば補助訓練データとして使用されるが、モデルが類似した単位(文字、サブワードなど)を言語全体に誘導することは困難である。 本稿では、近隣言語における類似単位が類似項周波数を共有し、Huffman木を形成し、多言語階層型Softmax復号を行う。 復号化の間、階層構造は低リソース言語のトレーニングに役立つ。 実験の結果,本手法の有効性が示された。

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