論文の概要: Efficient acoustic feature transformation in mismatched environments using a Guided-GAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00721v1
• Date: Mon, 3 Oct 2022 05:33:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 18:04:28.834237
• Title: Efficient acoustic feature transformation in mismatched environments using a Guided-GAN
• Title（参考訳）: ガイドガンを用いた不整合環境における音響特徴変換の効率化
• Authors: Walter Heymans, Marelie H. Davel, Charl van Heerden
• Abstract要約: 本稿では,資源共有環境における音声認識システムを改善するための新しいフレームワークを提案する。 音響入力機能を利用したGAN(Generative Adversarial Network)を用いて、ミスマッチしたデータの特徴を高める。 1時間未満のデータで、高品質なデータに基づいて訓練され、一致しないオーディオで評価されたASRシステムは、11.5%から19.7%の相対的な単語誤り率(WER)によって改善される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.495380389108477
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a new framework to improve automatic speech recognition (ASR) systems in resource-scarce environments using a generative adversarial network (GAN) operating on acoustic input features. The GAN is used to enhance the features of mismatched data prior to decoding, or can optionally be used to fine-tune the acoustic model. We achieve improvements that are comparable to multi-style training (MTR), but at a lower computational cost. With less than one hour of data, an ASR system trained on good quality data, and evaluated on mismatched audio is improved by between 11.5% and 19.7% relative word error rate (WER). Experiments demonstrate that the framework can be very useful in under-resourced environments where training data and computational resources are limited. The GAN does not require parallel training data, because it utilises a baseline acoustic model to provide an additional loss term that guides the generator to create acoustic features that are better classified by the baseline.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音声入力機能を利用するGAN(Generative Adversarial Network)を用いて,資源共有環境における自動音声認識(ASR)システムを改善するフレームワークを提案する。 GANは復号に先立ってミスマッチしたデータの特徴を強化するために使用され、音響モデルを微調整するために任意に使用できる。 マルチスタイルトレーニング(MTR)に匹敵する改善を実現するが、計算コストは低い。 1時間未満のデータで、良質なデータに基づいて訓練され、ミスマッチされたオーディオで評価されるasrシステムは、11.5%から19.7%の相対的単語誤り率(wer)で改善される。 実験により、このフレームワークはトレーニングデータと計算リソースが限られている非リソース環境で非常に有用であることが示されている。 GANは、ベースライン音響モデルを利用して、ジェネレータにベースラインによってよりよく分類された音響特徴を作成するための損失項を提供するため、並列トレーニングデータを必要としない。

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