論文の概要: Automatic Speech Recognition (ASR) for the Diagnosis of pronunciation of
Speech Sound Disorders in Korean children
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08187v1
- Date: Wed, 13 Mar 2024 02:20:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-14 15:49:50.595414
- Title: Automatic Speech Recognition (ASR) for the Diagnosis of pronunciation of
Speech Sound Disorders in Korean children
- Title（参考訳）: 発音診断のための音声認識(ASR)
韓国の子どもにおける音声障害
- Authors: Taekyung Ahn, Yeonjung Hong, Younggon Im, Do Hyung Kim, Dayoung Kang,
Joo Won Jeong, Jae Won Kim, Min Jung Kim, Ah-ra Cho, Dae-Hyun Jang and Hosung
Nam
- Abstract要約: 本研究では,音声障害児の発音障害を診断するための音声認識モデルを提案する。
モデルの単語の発音予測は、約90%の精度で人間のアノテーションと一致した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.840474991678558
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study presents a model of automatic speech recognition (ASR) designed to
diagnose pronunciation issues in children with speech sound disorders (SSDs) to
replace manual transcriptions in clinical procedures. Since ASR models trained
for general purposes primarily predict input speech into real words, employing
a well-known high-performance ASR model for evaluating pronunciation in
children with SSDs is impractical. We fine-tuned the wav2vec 2.0 XLS-R model to
recognize speech as pronounced rather than as existing words. The model was
fine-tuned with a speech dataset from 137 children with inadequate speech
production pronouncing 73 Korean words selected for actual clinical diagnosis.
The model's predictions of the pronunciations of the words matched the human
annotations with about 90% accuracy. While the model still requires improvement
in recognizing unclear pronunciation, this study demonstrates that ASR models
can streamline complex pronunciation error diagnostic procedures in clinical
fields.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,音声障害児(SSD)の発音障害を診断するための自動音声認識(ASR)モデルを提案する。
一般的な目的のために訓練されたASRモデルは、主に実際の単語への入力音声を予測するため、SSDを持つ子供の発音を評価するためによく知られた高性能のASRモデルを用いるのは現実的ではない。
我々はwav2vec 2.0 XLS-Rモデルを微調整し、既存の単語ではなく発音として認識した。
本モデルは, 実際の臨床診断のために選択された73の韓国語を発音し, 発話が不十分な137人の子供の音声データセットを用いて微調整した。
モデルの単語の発音予測は、約90%の精度で人間のアノテーションと一致した。
本研究は, ASRモデルが臨床領域における複雑な発音誤り診断の手順を合理化できることを示すものである。
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