論文の概要: Text Generation with Speech Synthesis for ASR Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16333v1
• Date: Mon, 22 May 2023 18:45:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-04 11:58:26.968556
• Title: Text Generation with Speech Synthesis for ASR Data Augmentation
• Title（参考訳）: ASRデータ拡張のための音声合成によるテキスト生成
• Authors: Zhuangqun Huang, Gil Keren, Ziran Jiang, Shashank Jain, David Goss-Grubbs, Nelson Cheng, Farnaz Abtahi, Duc Le, David Zhang, Antony D'Avirro, Ethan Campbell-Taylor, Jessie Salas, Irina-Elena Veliche, Xi Chen
• Abstract要約: 大規模事前学習ニューラルネットワークを用いた音声認識(ASR)のためのテキスト拡張について検討する。 ニューラルモデルはWERの相対的な改善を9%-15%達成し,従来の手法より優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.348764629839636
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aiming at reducing the reliance on expensive human annotations, data synthesis for Automatic Speech Recognition (ASR) has remained an active area of research. While prior work mainly focuses on synthetic speech generation for ASR data augmentation, its combination with text generation methods is considerably less explored. In this work, we explore text augmentation for ASR using large-scale pre-trained neural networks, and systematically compare those to traditional text augmentation methods. The generated synthetic texts are then converted to synthetic speech using a text-to-speech (TTS) system and added to the ASR training data. In experiments conducted on three datasets, we find that neural models achieve 9%-15% relative WER improvement and outperform traditional methods. We conclude that text augmentation, particularly through modern neural approaches, is a viable tool for improving the accuracy of ASR systems.
• Abstract（参考訳）: 高価な人的アノテーションへの依存を減らすことを目的として,ASR(Automatic Speech Recognition)のデータ合成が研究の活発な領域である。 先行研究は主にASRデータ拡張のための合成音声生成に焦点が当てられていたが、テキスト生成手法との組合せは明らかに研究されていない。 本研究では,大規模事前学習ニューラルネットワークを用いてasrのテキスト拡張を探索し,従来のテキスト拡張手法と比較した。 生成された合成テキストは、テキスト音声(TTS)システムを用いて合成音声に変換し、ASRトレーニングデータに追加する。 3つのデータセットで行った実験で、ニューラルモデルが従来の手法を9%～15%上回る改善を達成していることがわかった。 結論として, テキスト拡張は, 現代のニューラルアプローチによってasrシステムの精度を向上させる上で有効なツールである。

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