論文の概要: Use of Speech Impairment Severity for Dysarthric Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10659v1
• Date: Thu, 18 May 2023 02:42:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 17:21:08.025614
• Title: Use of Speech Impairment Severity for Dysarthric Speech Recognition
• Title（参考訳）: 構音障害による構音障害の認識への応用
• Authors: Mengzhe Geng, Zengrui Jin, Tianzi Wang, Shujie Hu, Jiajun Deng, Mingyu Cui, Guinan Li, Jianwei Yu, Xurong Xie, Xunying Liu
• Abstract要約: 本稿では, 難易度と話者識別性を両立させる新しい手法を提案する。 UASpeechの実験では、最先端のハイブリッドDNN、E2E Conformer、事前訓練されたWav2vec 2.0 ASRシステムに音声障害の重大度を組み込むことが提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.93801885333925
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A key challenge in dysarthric speech recognition is the speaker-level diversity attributed to both speaker-identity associated factors such as gender, and speech impairment severity. Most prior researches on addressing this issue focused on using speaker-identity only. To this end, this paper proposes a novel set of techniques to use both severity and speaker-identity in dysarthric speech recognition: a) multitask training incorporating severity prediction error; b) speaker-severity aware auxiliary feature adaptation; and c) structured LHUC transforms separately conditioned on speaker-identity and severity. Experiments conducted on UASpeech suggest incorporating additional speech impairment severity into state-of-the-art hybrid DNN, E2E Conformer and pre-trained Wav2vec 2.0 ASR systems produced statistically significant WER reductions up to 4.78% (14.03% relative). Using the best system the lowest published WER of 17.82% (51.25% on very low intelligibility) was obtained on UASpeech.
• Abstract（参考訳）: dysorthric speech recognitionにおける重要な課題は、話者レベルの多様性が、性別や言語障害などの話者同一性に関連する要因によって引き起こされるものである。 この問題に対処する以前の研究は、話者識別のみの使用に焦点を当てていた。 そこで本研究では,重大度と話者識別の両立を両立させる新しい手法を提案する。 a)重大性予測誤差を取り入れたマルチタスクトレーニング b) 話者性を考慮した補助的特徴適応 c) 構造的LHUC変換は、話者同一性及び重度を別々に条件付ける。 UASpeechでの実験では、最先端のハイブリッドDNN、E2E Conformer、および事前訓練されたWav2vec 2.0 ASRシステムに追加の音声障害の重症度を組み込むことで、統計的に有意なWER削減が4.78%(14.03%)まで達成された。 最も優れたシステムを用いて、UASpeech上で17.82% (51.25%) の最も低い WER が得られた。

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