Fugu-MT 論文翻訳(概要): Speaker and Language Change Detection using Wav2vec2 and Whisper

論文の概要: Speaker and Language Change Detection using Wav2vec2 and Whisper

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09381v1
Date: Sat, 18 Feb 2023 16:45:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-21 18:55:21.593862
Title: Speaker and Language Change Detection using Wav2vec2 and Whisper
Title（参考訳）: Wav2vec2とWhisperを用いた話者・言語変化検出
Authors: Tijn Berns, Nik Vaessen and David A. van Leeuwen
Abstract要約: 音声認識のために事前訓練されたトランスフォーマーネットワークについて検討し,音声認識における話者と言語の変化を検出する能力について検討した。話者認識は10%程度の誤り率、言語検出エラー率は数パーセントと同等である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9594639581421422
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We investigate recent transformer networks pre-trained for automatic speech recognition for their ability to detect speaker and language changes in speech. We do this by simply adding speaker (change) or language targets to the labels. For Wav2vec2 pre-trained networks, we also investigate if the representation for the speaker change symbol can be conditioned to capture speaker identity characteristics. Using a number of constructed data sets we show that these capabilities are definitely there, with speaker recognition equal error rates of the order of 10% and language detection error rates of a few percent. We will publish the code for reproducibility.
Abstract（参考訳）: 本研究では,音声の話者・言語変化を自動音声認識のために事前学習した最近のトランスフォーマネットワークについて検討する。ラベルに話者(変更)や言語ターゲットを追加するだけでこれを行います。 Wav2vec2事前学習ネットワークでは、話者識別特性を捉えるために、話者変化シンボルの表現を条件付けできるかどうかについても検討する。いくつかの構築されたデータセットを用いて、話者認識は10%のオーダーのエラー率と数パーセントの言語検出エラー率とで、これらの能力は確実に存在することを示す。再現性のためにコードを公開します。

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