論文の概要: Back-Translation-Style Data Augmentation for Mandarin Chinese Polyphone Disambiguation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09495v1
• Date: Thu, 17 Nov 2022 12:37:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 15:26:00.073331
• Title: Back-Translation-Style Data Augmentation for Mandarin Chinese Polyphone Disambiguation
• Title（参考訳）: 中国語多言語不明瞭化のためのバックトランスレーション型データ拡張
• Authors: Chunyu Qiang, Peng Yang, Hao Che, Jinba Xiao, Xiaorui Wang, Zhongyuan Wang
• Abstract要約: ポリフォニック文字の発音を予測するためのG2Pモデルと、テキストの発音を予測するPhoneme-to-Grapheme(P2G)モデルを構築した。 我々は,不均衡分布やデータ不足を伴うトレーニングセットにおいて,典型的なポリフォニック文字の精度を向上させるために,データバランス戦略を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.35236347070773
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conversion of Chinese Grapheme-to-Phoneme (G2P) plays an important role in Mandarin Chinese Text-To-Speech (TTS) systems, where one of the biggest challenges is the task of polyphone disambiguation. Most of the previous polyphone disambiguation models are trained on manually annotated datasets, and publicly available datasets for polyphone disambiguation are scarce. In this paper we propose a simple back-translation-style data augmentation method for mandarin Chinese polyphone disambiguation, utilizing a large amount of unlabeled text data. Inspired by the back-translation technique proposed in the field of machine translation, we build a Grapheme-to-Phoneme (G2P) model to predict the pronunciation of polyphonic character, and a Phoneme-to-Grapheme (P2G) model to predict pronunciation into text. Meanwhile, a window-based matching strategy and a multi-model scoring strategy are proposed to judge the correctness of the pseudo-label. We design a data balance strategy to improve the accuracy of some typical polyphonic characters in the training set with imbalanced distribution or data scarcity. The experimental result shows the effectiveness of the proposed back-translation-style data augmentation method.
• Abstract（参考訳）: 中国語のG2P(Grapheme-to-Phoneme)の変換は,中国語のテキスト音声(TTS)システムにおいて重要な役割を担っている。 従来のポリフォーン曖昧化モデルのほとんどは手動で注釈付きデータセットでトレーニングされており、ポリフォーン曖昧化のための公開データセットは少ない。 本稿では,大量のラベルなしテキストデータを用いた中国語ポリホンの曖昧さ解消のための簡易なバックトランスレーション方式データ拡張手法を提案する。 機械翻訳の分野で提案されているバック翻訳技術に触発されて,多音文字の発音を予測するためのG2Pモデルと,文字の発音を予測するP2Gモデルを構築した。 一方、擬似ラベルの正しさを判断するために、ウィンドウベースマッチング戦略とマルチモデルスコアリング戦略を提案する。 我々は,不均衡分布やデータ不足を伴う訓練セットにおける典型的なポリフォニック文字の精度を向上させるために,データバランス戦略を設計する。 実験の結果,提案手法の有効性が示された。

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