Fugu-MT 論文翻訳(概要): Convoifilter: A case study of doing cocktail party speech recognition

論文の概要: Convoifilter: A case study of doing cocktail party speech recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11380v1
Date: Tue, 22 Aug 2023 12:09:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-23 13:14:50.624448
Title: Convoifilter: A case study of doing cocktail party speech recognition
Title（参考訳）: Convoifilter : カクテルパーティー音声認識の事例
Authors: Thai-Binh Nguyen and Alexander Waibel
Abstract要約: このモデルは、ASRの単語誤り率(WER)を80%から26.4%に下げることができる。ジョイントファインチューニング戦略を実装することで、WERを26.4%の個別チューニングから14.5%のジョイントチューニングに削減することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 67.2096889032097
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents an end-to-end model designed to improve automatic speech recognition (ASR) for a particular speaker in a crowded, noisy environment. The model utilizes a single-channel speech enhancement module that isolates the speaker's voice from background noise, along with an ASR module. Through this approach, the model is able to decrease the word error rate (WER) of ASR from 80% to 26.4%. Typically, these two components are adjusted independently due to variations in data requirements. However, speech enhancement can create anomalies that decrease ASR efficiency. By implementing a joint fine-tuning strategy, the model can reduce the WER from 26.4% in separate tuning to 14.5% in joint tuning.
Abstract（参考訳）: 本稿では、混み合った雑音環境下で、特定の話者に対する音声認識(ASR)を改善するために設計されたエンドツーエンドモデルを提案する。このモデルは、ASRモジュールとともに、話者の声を背景雑音から分離する単一チャンネル音声強調モジュールを使用する。このアプローチにより、このモデルはASRの単語誤り率(WER)を80%から26.4%に下げることができる。通常、これらの2つのコンポーネントはデータ要求の変化のために独立して調整される。しかし、音声強調は、ASR効率を低下させる異常を引き起こす可能性がある。ジョイントファインチューニング戦略を実装することで、WERを26.4%の個別チューニングから14.5%のジョイントチューニングに削減することができる。

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