論文の概要: CommonAccent: Exploring Large Acoustic Pretrained Models for Accent Classification Based on Common Voice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18283v1
• Date: Mon, 29 May 2023 17:53:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 13:31:42.618242
• Title: CommonAccent: Exploring Large Acoustic Pretrained Models for Accent Classification Based on Common Voice
• Title（参考訳）: CommonAccent:共通音声に基づくアクセント分類のための大規模音響事前学習モデルの探索
• Authors: Juan Zuluaga-Gomez and Sara Ahmed and Danielius Visockas and Cem Subakan
• Abstract要約: 我々は、共通音声7.0(英語)と共通音声11.0(イタリア語、ドイツ語、スペイン語)に基づくアクセント分類のためのSpeechBrainツールキットに合わせたレシピを導入する。 我々は、95%の精度で英語アクセント分類のための新しい最先端技術を確立した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.559929646151698
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the recent advancements in Automatic Speech Recognition (ASR), the recognition of accented speech still remains a dominant problem. In order to create more inclusive ASR systems, research has shown that the integration of accent information, as part of a larger ASR framework, can lead to the mitigation of accented speech errors. We address multilingual accent classification through the ECAPA-TDNN and Wav2Vec 2.0/XLSR architectures which have been proven to perform well on a variety of speech-related downstream tasks. We introduce a simple-to-follow recipe aligned to the SpeechBrain toolkit for accent classification based on Common Voice 7.0 (English) and Common Voice 11.0 (Italian, German, and Spanish). Furthermore, we establish new state-of-the-art for English accent classification with as high as 95% accuracy. We also study the internal categorization of the Wav2Vev 2.0 embeddings through t-SNE, noting that there is a level of clustering based on phonological similarity. (Our recipe is open-source in the SpeechBrain toolkit, see: https://github.com/speechbrain/speechbrain/tree/develop/recipes)
• Abstract（参考訳）: 近年の音声認識(ASR)の進歩にもかかわらず、アクセント付き音声認識は依然として大きな問題である。 より包括的なASRシステムを構築するために、より大きなASRフレームワークの一部としてアクセント情報の統合がアクセント付き音声誤りの軽減につながることが研究で示されている。 本稿では,ecapa-tdnnとwav2vec 2.0/xlsrアーキテクチャによる多言語アクセント分類について述べる。 我々は、共通音声7.0(英語)と共通音声11.0(イタリア語、ドイツ語、スペイン語)に基づくアクセント分類のためのSpeechBrainツールキットに合わせた簡易なフォローレシピを提案する。 さらに、95%の精度で英語アクセント分類のための新しい最先端技術を確立した。 また, 音韻的類似性に基づくクラスタリングのレベルがあることから, t-SNEによるWav2Vev 2.0埋め込みの内部分類についても検討した。 (当社のレシピは speechbrain toolkit でオープンソースです。 https://github.com/speechbrain/speechbrain/tree/develop/recipes)

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