論文の概要: Latent Phrase Matching for Dysarthric Speech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05446v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 17:28:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 16:05:41.313309
• Title: Latent Phrase Matching for Dysarthric Speech
• Title（参考訳）: 変形性構音の潜在句マッチング
• Authors: Colin Lea, Dianna Yee, Jaya Narain, Zifang Huang, Lauren Tooley, Jeffrey P. Bigham, Leah Findlater
• Abstract要約: 多くの消費者音声認識システムは、音声障害者向けに調整されていない。 少量の音声を用いて学習したクエリ・バイ・サンプル・ベースのパーソナライズド・フレーズ認識システムを提案する。 フレーズの数が増えるにつれて性能は低下するが、50のユニークなフレーズで訓練された場合、一貫してASRシステムより優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.23672790496787
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many consumer speech recognition systems are not tuned for people with speech disabilities, resulting in poor recognition and user experience, especially for severe speech differences. Recent studies have emphasized interest in personalized speech models from people with atypical speech patterns. We propose a query-by-example-based personalized phrase recognition system that is trained using small amounts of speech, is language agnostic, does not assume a traditional pronunciation lexicon, and generalizes well across speech difference severities. On an internal dataset collected from 32 people with dysarthria, this approach works regardless of severity and shows a 60% improvement in recall relative to a commercial speech recognition system. On the public EasyCall dataset of dysarthric speech, our approach improves accuracy by 30.5%. Performance degrades as the number of phrases increases, but consistently outperforms ASR systems when trained with 50 unique phrases.
• Abstract（参考訳）: 多くの消費者向け音声認識システムは、音声認識障害のある人向けに調整されていないため、音声認識とユーザエクスペリエンスが低下し、特に深刻な音声の相違が生じている。 近年の研究では、非定型的な音声パターンを持つ人々からのパーソナライズされた音声モデルへの関心が強調されている。 本稿では,クエリ・バイ・サンプル・ベースのパーソナライズド・フレーズ認識システムを提案する。これは少量の音声を用いて訓練され,言語に依存せず,従来の発音レキシコンを仮定しない。 構音障害患者32名から収集した内部データセットでは, 本手法は重症度に関係なく動作し, 商用音声認識システムと比較してリコール率が60%向上することを示す。 変形性音声の公的な EasyCall データセットでは,その精度を30.5%向上させる。 フレーズの数が増えるにつれて性能は低下するが、50のユニークなフレーズで訓練された場合、一貫してASRシステムより優れる。

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