論文の概要: Towards Selection of Text-to-speech Data to Augment ASR Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00998v1
• Date: Tue, 30 May 2023 17:24:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-11 14:13:17.652117
• Title: Towards Selection of Text-to-speech Data to Augment ASR Training
• Title（参考訳）: ASRトレーニング強化のためのテキスト音声データの選択に向けて
• Authors: Shuo Liu, Leda Sar{\i}, Chunyang Wu, Gil Keren, Yuan Shangguan, Jay Mahadeokar, Ozlem Kalinli
• Abstract要約: ニューラルネットワークをトレーニングして、合成データの実際の音声との類似性を計測する。 音声認識性能を高めるためには, 実音声とはかなりの相似性を持つ合成サンプルを組み込むことが重要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.115236045164355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a method for selecting appropriate synthetic speech samples from a given large text-to-speech (TTS) dataset as supplementary training data for an automatic speech recognition (ASR) model. We trained a neural network, which can be optimised using cross-entropy loss or Arcface loss, to measure the similarity of a synthetic data to real speech. We found that incorporating synthetic samples with considerable dissimilarity to real speech, owing in part to lexical differences, into ASR training is crucial for boosting recognition performance. Experimental results on Librispeech test sets indicate that, in order to maintain the same speech recognition accuracy as when using all TTS data, our proposed solution can reduce the size of the TTS data down below its $30\,\%$, which is superior to several baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自動音声認識(ASR)モデルのための補助訓練データとして,所定の大文字合成音声データセットから適切な合成音声サンプルを選択する方法を提案する。 我々は、交叉エントロピー損失やArcface損失を用いて最適化できるニューラルネットワークを訓練し、合成データの実際の音声との類似性を測定した。 その結果,asr訓練において,実音声とかなりの類似性を持つ合成サンプルを組み込むことが認識性能の向上に不可欠であることがわかった。 Librispeechテストセットの実験結果から,すべてのTSデータを使用する場合と同じ音声認識精度を維持するため,提案手法は,TTSデータのサイズを,複数のベースライン法よりも優れている30,\%$以下に抑えることができることがわかった。

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