論文の概要: Boosting Norwegian Automatic Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01672v1
• Date: Tue, 4 Jul 2023 12:05:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 17:20:51.645028
• Title: Boosting Norwegian Automatic Speech Recognition
• Title（参考訳）: ノルウェーの自動音声認識の強化
• Authors: Javier de la Rosa, Rolv-Arild Braaten, Per Egil Kummervold, Freddy Wetjen, Svein Arne Brygfjeld
• Abstract要約: 本稿では,ノルウェーの2つの公用語であるボクマール語とニノルスク語に対する自動音声認識(ASR)モデルについて述べる。 複数のノルウェー語音声データセットにおける様々な大きさのモデルと事前学習アプローチの性能を比較した。 我々は,ノルウェー議会音声コーパス (NPSC) の言語誤り率 (WER) を17.10%から7.60%に改善し,ボクマールでは5.81%,ニノルスクでは11.54%とした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present several baselines for automatic speech recognition (ASR) models for the two official written languages in Norway: Bokm{\aa}l and Nynorsk. We compare the performance of models of varying sizes and pre-training approaches on multiple Norwegian speech datasets. Additionally, we measure the performance of these models against previous state-of-the-art ASR models, as well as on out-of-domain datasets. We improve the state of the art on the Norwegian Parliamentary Speech Corpus (NPSC) from a word error rate (WER) of 17.10\% to 7.60\%, with models achieving 5.81\% for Bokm{\aa}l and 11.54\% for Nynorsk. We also discuss the challenges and potential solutions for further improving ASR models for Norwegian.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ノルウェーの2つの公用語である Bokm{\aa}l と Nynorsk の音声認識モデルについて述べる。 複数のノルウェー語音声データセットにおける様々な大きさのモデルと事前学習アプローチの性能を比較した。 さらに、従来の最先端asrモデルやドメイン外データセットに対して、これらのモデルのパフォーマンスを測定する。 ノルウェー議会音声コーパス(npsc)の技術状態を、単語誤り率(wer)が17.10\%から7.60\%に改善し、モデルではbokm{\aa}lが5.81\%、nynorskが11.54\%となった。 ノルウェーのASRモデルをさらに改善するための課題と潜在的な解決策についても論じる。

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