論文の概要: Reduce, Reuse, Recycle: Is Perturbed Data better than Other Language augmentation for Low Resource Self-Supervised Speech Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12763v2
• Date: Fri, 28 Jun 2024 18:45:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 17:50:16.409628
• Title: Reduce, Reuse, Recycle: Is Perturbed Data better than Other Language augmentation for Low Resource Self-Supervised Speech Models
• Title（参考訳）: 減量・再利用・リサイクル:低リソース自己監督音声モデルにおける他の言語拡張よりも摂動データが優れているか
• Authors: Asad Ullah, Alessandro Ragano, Andrew Hines,
• Abstract要約: 自己教師付き表現学習(SSRL)は、音素認識を含むタスクの教師付きモデルよりも優れた性能を示した。 SSRLモデルのトレーニングは、十分な事前学習データが入手できない低リソース言語にとって課題となる。 本稿では,低リソース環境下でのSSRLモデルの事前学習にピッチ変動,雑音付加,アクセント付きターゲット言語,その他の言語音声を用いることを提案し,音素認識の評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.44820587495038
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised representation learning (SSRL) has demonstrated superior performance than supervised models for tasks including phoneme recognition. Training SSRL models poses a challenge for low-resource languages where sufficient pre-training data may not be available. A common approach is cross-lingual pre-training. Instead, we propose to use audio augmentation techniques, namely: pitch variation, noise addition, accented target language and other language speech to pre-train SSRL models in a low resource condition and evaluate phoneme recognition. Our comparisons found that a combined synthetic augmentations (noise/pitch) strategy outperformed accent and language knowledge transfer. Furthermore, we examined the scaling factor of augmented data to achieve equivalent performance to model pre-trained with target domain speech. Our findings suggest that for resource-constrained languages, combined augmentations can be a viable option than other augmentations.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き表現学習(SSRL)は、音素認識を含むタスクの教師付きモデルよりも優れた性能を示した。 SSRLモデルのトレーニングは、十分な事前学習データが入手できない低リソース言語にとって課題となる。 一般的なアプローチは、言語間の事前学習である。 そこで本研究では,低リソース条件下でSSRLモデルを事前学習し,音素認識を評価するために,ピッチ変動,雑音付加,アクセント付きターゲット言語などの音声強調手法を提案する。 比較の結果,複合合成強化戦略(ノイズ/ピッチ)はアクセントと言語知識の伝達に優れていた。 さらに,対象ドメイン音声で事前学習したモデルに対して,拡張データのスケーリング係数について検討した。 以上の結果から,資源制約型言語では,組合せ拡張は他の拡張言語よりも有効な選択肢であることが示唆された。

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