Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Hierarchical Spoken Language Dysfluency Modeling

論文の概要: Towards Hierarchical Spoken Language Dysfluency Modeling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10015v2
Date: Sun, 21 Jan 2024 06:51:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-23 18:52:24.397988
Title: Towards Hierarchical Spoken Language Dysfluency Modeling
Title（参考訳）: 階層型音声言語ディフルエンシーモデリングに向けて
Authors: Jiachen Lian and Gopala Anumanchipalli
Abstract要約: 言語障害モデリングは、言語療法と言語学習の両方においてボトルネックとなる。 UDMの階層的拡張であるH-UDM(Hierarchical Unconstrained Disfluency Modeling)アプローチを提案する。実験結果から,提案手法の有効性と信頼性が明らかとなった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.45042473491412
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Speech disfluency modeling is the bottleneck for both speech therapy and language learning. However, there is no effective AI solution to systematically tackle this problem. We solidify the concept of disfluent speech and disfluent speech modeling. We then present Hierarchical Unconstrained Disfluency Modeling (H-UDM) approach, the hierarchical extension of UDM that addresses both disfluency transcription and detection to eliminate the need for extensive manual annotation. Our experimental findings serve as clear evidence of the effectiveness and reliability of the methods we have introduced, encompassing both transcription and detection tasks.
Abstract（参考訳）: 言語障害モデリングは、言語療法と言語学習の両方においてボトルネックとなる。しかし、この問題に体系的に対処する効果的なAIソリューションは存在しない。我々は、不流音声と不流音声モデリングの概念を固める。次に, 広範囲な手動アノテーションの必要をなくすために, 拡散転写と検出の両方に対処するUDMの階層的拡張であるH-UDM手法を提案する。実験結果から, 転写タスクと検出タスクの両方を包含して導入した手法の有効性と信頼性が明らかとなった。

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