論文の概要: Developing Acoustic Models for Automatic Speech Recognition in Swedish

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16547v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 12:03:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 13:49:56.910478
• Title: Developing Acoustic Models for Automatic Speech Recognition in Swedish
• Title（参考訳）: スウェーデンにおける音声認識のための音響モデルの開発
• Authors: Giampiero Salvi,
• Abstract要約: 本稿では,トレーニング可能なシステムを用いた自動連続音声認識について述べる。 この研究の目的はスウェーデン語話者のための音響モデルを構築することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.5458610824731664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper is concerned with automatic continuous speech recognition using trainable systems. The aim of this work is to build acoustic models for spoken Swedish. This is done employing hidden Markov models and using the SpeechDat database to train their parameters. Acoustic modeling has been worked out at a phonetic level, allowing general speech recognition applications, even though a simplified task (digits and natural number recognition) has been considered for model evaluation. Different kinds of phone models have been tested, including context independent models and two variations of context dependent models. Furthermore many experiments have been done with bigram language models to tune some of the system parameters. System performance over various speaker subsets with different sex, age and dialect has also been examined. Results are compared to previous similar studies showing a remarkable improvement.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,トレーニング可能なシステムを用いた自動連続音声認識について述べる。 この研究の目的はスウェーデン語話者のための音響モデルを構築することである。 これは隠れマルコフモデルを使用し、パラメータをトレーニングするためにSpeechDatデータベースを使用する。 音素レベルでの音響モデリングが実施され、単純化されたタスク(デジタルおよび自然数認識)がモデル評価のために検討されているにもかかわらず、一般の音声認識応用が可能となった。 文脈依存モデルと2種類の文脈依存モデルを含む、さまざまな種類の電話モデルがテストされている。 さらに、システムパラメータの一部をチューニングするために、Bigram言語モデルで多くの実験が行われた。 また,性別,年齢,方言の異なる話者サブセットに対するシステム性能についても検討した。 結果は、これまでの類似した研究と比較され、顕著な改善が見られた。

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