論文の概要: PAMP: A unified framework boosting low resource automatic speech recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03498v1
• Date: Sun, 5 Feb 2023 09:49:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 16:04:33.203609
• Title: PAMP: A unified framework boosting low resource automatic speech recognition
• Title（参考訳）: PAMP:低リソース自動音声認識を促進する統合フレームワーク
• Authors: Zeping Min, Qian Ge, Zhong Li and Weinan E
• Abstract要約: 低リソース自動音声認識(ASR)タスクのための新しいTTS(text-to-speech)データ拡張フレームワーク(PAMP)を提案する。 PAMP法は非常に解釈が容易で、発音規則の事前知識を取り入れることができる。さらに、PAMPは低リソースのASRタスクに対してほとんどどんな言語でも容易に展開できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.29440908645809
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel text-to-speech (TTS) data augmentation framework for low resource automatic speech recognition (ASR) tasks, named phoneme audio mix up (PAMP). The PAMP method is highly interpretable and can incorporate prior knowledge of pronunciation rules. Furthermore, PAMP can be easily deployed in almost any language, extremely for low resource ASR tasks. Extensive experiments have demonstrated the great effectiveness of PAMP on low resource ASR tasks: we achieve a \textbf{10.84\%} character error rate (CER) on the common voice Cantonese ASR task, bringing a great relative improvement of about \textbf{30\%} compared to the previous state-of-the-art which was achieved by fine-tuning the wav2vec2 pretrained model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,低リソース自動音声認識(ASR)タスクのための新しいTTS(text-to-speech)データ拡張フレームワーク,名前付き音声合成(PAMP)を提案する。 PAMP法は高度に解釈可能であり、発音規則の事前知識を組み込むことができる。 さらに、pampは、ほとんどどんな言語でも簡単にデプロイでき、リソースの少ないasrタスクには非常に適しています。 広汎な実験により、低リソースASRタスクにおけるPAMPの大幅な効果が示された: 共通音声カントンASRタスク上での文字誤り率(CER)を達成し、wav2vec2事前訓練モデルの微調整によって達成された従来の最先端技術と比較して、約1,30\%の大幅な改善を実現した。

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