Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Unsupervised Speech Recognition with Diffusion GANs

論文の概要: Enhancing Unsupervised Speech Recognition with Diffusion GANs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13559v1
Date: Thu, 23 Mar 2023 02:54:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-27 17:18:27.343564
Title: Enhancing Unsupervised Speech Recognition with Diffusion GANs
Title（参考訳）: 拡散GANを用いた教師なし音声認識の実現
Authors: Xianchao Wu
Abstract要約: 拡散GANによる教師なし自動音声認識(ASR)のためのバニラ対向訓練法を強化する。我々のモデルは、生成元の出力とラベルなし参照テキストに様々な強度のインスタンスノイズを注入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4649095013539173
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: We enhance the vanilla adversarial training method for unsupervised Automatic Speech Recognition (ASR) by a diffusion-GAN. Our model (1) injects instance noises of various intensities to the generator's output and unlabeled reference text which are sampled from pretrained phoneme language models with a length constraint, (2) asks diffusion timestep-dependent discriminators to separate them, and (3) back-propagates the gradients to update the generator. Word/phoneme error rate comparisons with wav2vec-U under Librispeech (3.1% for test-clean and 5.6% for test-other), TIMIT and MLS datasets, show that our enhancement strategies work effectively.
Abstract（参考訳）: 拡散GANによる教師なし自動音声認識(ASR)のためのバニラ対向訓練法を強化する。提案モデル(1)は,事前学習した音素言語モデルから抽出した出力およびラベルなし参照テキストに対して,様々な強度のインスタンスノイズを注入し,(2)拡散時間に依存した識別器に分離を依頼し,(3)生成器を更新するための勾配をバックプロパゲートする。 Librispeechによるwav2vec-Uの単語/音素誤り率比較(3.1%はテストクリーン、5.6%はテスト他)、TIMITおよびMLSデータセットは、我々の拡張戦略が効果的に機能することを示している。

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