論文の概要: Improving Accented Speech Recognition with Multi-Domain Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07924v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 14:10:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-15 14:43:16.679366
• Title: Improving Accented Speech Recognition with Multi-Domain Training
• Title（参考訳）: マルチドメイン学習によるアクセント音声認識の改善
• Authors: Lucas Maison, Yannick Est\`eve
• Abstract要約: 我々は、4つの異なるフランス語アクセントを表す音声を用いて、事前訓練されたASRモデルの堅牢性を改善する微調整データセットを作成する。 数値実験により,アフリカやベルギーのアクセントに対して,誤り率を最大25%(相対的に)下げることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.28438857884398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Thanks to the rise of self-supervised learning, automatic speech recognition (ASR) systems now achieve near-human performance on a wide variety of datasets. However, they still lack generalization capability and are not robust to domain shifts like accent variations. In this work, we use speech audio representing four different French accents to create fine-tuning datasets that improve the robustness of pre-trained ASR models. By incorporating various accents in the training set, we obtain both in-domain and out-of-domain improvements. Our numerical experiments show that we can reduce error rates by up to 25% (relative) on African and Belgian accents compared to single-domain training while keeping a good performance on standard French.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習の台頭により、音声認識(asr)システムは様々なデータセットで人間に近いパフォーマンスを達成している。 しかし、それらはまだ一般化能力がなく、アクセントのバリエーションのようなドメインシフトに対して堅牢ではない。 本研究では、4つの異なるフランス語アクセントを表す音声を用いて、事前学習されたASRモデルの堅牢性を改善するための微調整データセットを作成する。 トレーニングセットに様々なアクセントを組み込むことにより、ドメイン内およびドメイン外の両方の改善を得る。 数値実験の結果,アフリカ・ベルギーのアクセントにおいて,標準フランス語では高い性能を維持しつつ,単ドメイン学習に比べて最大25%(相対)の誤り率を低減できることがわかった。

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