論文の概要: Adaptation of Whisper models to child speech recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13008v1
• Date: Mon, 24 Jul 2023 12:54:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 19:34:24.110609
• Title: Adaptation of Whisper models to child speech recognition
• Title（参考訳）: Whisperモデルの児童音声認識への適用
• Authors: Rishabh Jain and Andrei Barcovschi and Mariam Yiwere and Peter Corcoran and Horia Cucu
• Abstract要約: 幼児音声におけるWhisperの微調整は、児童音声におけるASR性能を大幅に向上させることを示す。 Wav2vec2モデルは、子どものスピーチで微調整され、Whisperの微調整よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2548794659022398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic Speech Recognition (ASR) systems often struggle with transcribing child speech due to the lack of large child speech datasets required to accurately train child-friendly ASR models. However, there are huge amounts of annotated adult speech datasets which were used to create multilingual ASR models, such as Whisper. Our work aims to explore whether such models can be adapted to child speech to improve ASR for children. In addition, we compare Whisper child-adaptations with finetuned self-supervised models, such as wav2vec2. We demonstrate that finetuning Whisper on child speech yields significant improvements in ASR performance on child speech, compared to non finetuned Whisper models. Additionally, utilizing self-supervised Wav2vec2 models that have been finetuned on child speech outperforms Whisper finetuning.
• Abstract（参考訳）: 自動音声認識(asr)システムは、子供にやさしいasrモデルの正確な訓練に必要な大きな音声データセットの欠如により、子供の音声の書き起こしに苦慮することが多い。 しかし、アノテートされたアダルト音声データセットは、whisperのような多言語asrモデルの作成に使われた。 本研究は,これらのモデルが子どものasrを改善するために,子どもの発話に適応できるかどうかを検討することを目的とした。 さらに,wav2vec2 のような微調整された自己教師付きモデルと比較した。 幼児音声におけるWhisperの微調整は、非微調整Whisperモデルと比較して、子供音声におけるASR性能を著しく向上させることを示した。 さらに、子どもの発話で微調整された自己教師型Wav2vec2モデルは、Whisperの微調整よりも優れている。

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