論文の概要: On the Relevance of Phoneme Duration Variability of Synthesized Training Data for Automatic Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08132v1
• Date: Thu, 12 Oct 2023 08:45:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-15 11:00:18.042666
• Title: On the Relevance of Phoneme Duration Variability of Synthesized Training Data for Automatic Speech Recognition
• Title（参考訳）: 自動音声認識のための合成学習データの音素長変動性について
• Authors: Nick Rossenbach, Benedikt Hilmes, Ralf Schl\"uter
• Abstract要約: 合成データの時間構造とASRトレーニングとの関係に着目した。 本研究では, 合成データ品質の劣化が, 非自己回帰性TSの持続時間モデルにどの程度影響されているかを示す。 簡単なアルゴリズムを用いて,TTSシステムの音素持続時間分布を実時間に近づける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.552480439325792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Synthetic data generated by text-to-speech (TTS) systems can be used to improve automatic speech recognition (ASR) systems in low-resource or domain mismatch tasks. It has been shown that TTS-generated outputs still do not have the same qualities as real data. In this work we focus on the temporal structure of synthetic data and its relation to ASR training. By using a novel oracle setup we show how much the degradation of synthetic data quality is influenced by duration modeling in non-autoregressive (NAR) TTS. To get reference phoneme durations we use two common alignment methods, a hidden Markov Gaussian-mixture model (HMM-GMM) aligner and a neural connectionist temporal classification (CTC) aligner. Using a simple algorithm based on random walks we shift phoneme duration distributions of the TTS system closer to real durations, resulting in an improvement of an ASR system using synthetic data in a semi-supervised setting.
• Abstract（参考訳）: テキスト音声合成(TTS)システムによって生成された合成データは、低リソースまたはドメインミスマッチタスクにおける自動音声認識(ASR)システムを改善するために使用できる。 TTS生成した出力は、まだ実データと同じ品質ではないことが示されている。 本研究では,合成データの時間構造とASRトレーニングとの関係に着目した。 新規なオラクル構成を用いて, 合成データ品質の劣化が, 非自己回帰(NAR)TSの持続時間モデルにどの程度影響されているかを示す。 基準音素持続時間を得るためには、隠れマルコフ・ガウス混合モデル(HMM-GMM)整列器とニューラルコネクショニスト時間分類(CTC)整列器という2つの一般的なアライメント手法を用いる。 ランダムウォークに基づく単純なアルゴリズムを用いて,ttsシステムの音素持続時間分布を実時間に近づけることで,合成データを用いたasrシステムの改善を半教師付き設定で実現した。

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