論文の概要: Optimizing Bilingual Neural Transducer with Synthetic Code-switching Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12214v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 19:42:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-10-25 18:51:01.990993
• Title: Optimizing Bilingual Neural Transducer with Synthetic Code-switching Text Generation
• Title（参考訳）: 合成コード切替テキスト生成によるバイリンガルニューラルトランスデューサの最適化
• Abstract要約: 半教師付きトレーニングと合成コードスイッチングデータにより、コードスイッチング音声におけるバイリンガルASRシステムを改善することができる。 最終システムは ASCEND English/Mandarin code-switching test set 上で25%混合誤り率 (MER) を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.650573361117669
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Code-switching describes the practice of using more than one language in the same sentence. In this study, we investigate how to optimize a neural transducer based bilingual automatic speech recognition (ASR) model for code-switching speech. Focusing on the scenario where the ASR model is trained without supervised code-switching data, we found that semi-supervised training and synthetic code-switched data can improve the bilingual ASR system on code-switching speech. We analyze how each of the neural transducer's encoders contributes towards code-switching performance by measuring encoder-specific recall values, and evaluate our English/Mandarin system on the ASCEND data set. Our final system achieves 25% mixed error rate (MER) on the ASCEND English/Mandarin code-switching test set -- reducing the MER by 2.1% absolute compared to the previous literature -- while maintaining good accuracy on the monolingual test sets.
• Abstract（参考訳）: コードスイッチング(code-switching)とは、複数の言語を同じ文で使用するプラクティスである。 本研究では,ニューラルトランスデューサを用いたバイリンガル自動音声認識(asr)モデルをコードスイッチング音声に最適化する方法を検討する。 教師付きコードスイッチングデータなしでASRモデルを訓練するシナリオに着目し,半教師付きトレーニングと合成コードスイッチングデータにより,コードスイッチング音声におけるバイリンガルASRシステムが改善されることを発見した。 エンコーダ固有のリコール値を計測することにより,各エンコーダのエンコーダがコードスイッチング性能にどのように寄与するかを分析し,昇降データを用いた英語/中国語システムを評価する。 最後のシステムは、英語/中国語のコード切り換えテストセットの25%の混合エラー率(mer)を達成し、単言語テストセットの精度を保ちながら、merを以前の文献と比較して絶対的な2.1%削減した。

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