論文の概要: Towards Unsupervised Speech Recognition Without Pronunciation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08380v2
• Date: Wed, 08 Jan 2025 19:43:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 13:56:35.404674
• Title: Towards Unsupervised Speech Recognition Without Pronunciation Models
• Title（参考訳）: 発音モデルのない教師なし音声認識に向けて
• Authors: Junrui Ni, Liming Wang, Yang Zhang, Kaizhi Qian, Heting Gao, Mark Hasegawa-Johnson, Chang D. Yoo,
• Abstract要約: 本稿では,ペア音声とテキストコーパスを使わずにASRシステムを開発するという課題に取り組む。 音声合成とテキスト・テキスト・マスクによるトークン埋込から教師なし音声認識が実現可能であることを実験的に実証した。 この革新的なモデルは、レキシコンフリー環境下での以前の教師なしASRモデルの性能を上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.222729245842054
• License:
• Abstract: Recent advancements in supervised automatic speech recognition (ASR) have achieved remarkable performance, largely due to the growing availability of large transcribed speech corpora. However, most languages lack sufficient paired speech and text data to effectively train these systems. In this article, we tackle the challenge of developing ASR systems without paired speech and text corpora by proposing the removal of reliance on a phoneme lexicon. We explore a new research direction: word-level unsupervised ASR, and experimentally demonstrate that an unsupervised speech recognizer can emerge from joint speech-to-speech and text-to-text masked token-infilling. Using a curated speech corpus containing a fixed number of English words, our system iteratively refines the word segmentation structure and achieves a word error rate of between 20-23%, depending on the vocabulary size, without parallel transcripts, oracle word boundaries, or a pronunciation lexicon. This innovative model surpasses the performance of previous unsupervised ASR models under the lexicon-free setting.
• Abstract（参考訳）: 教師付き自動音声認識(ASR)の最近の進歩は、大文字起こし音声コーパスの増大により顕著な成果を上げている。 しかし、ほとんどの言語はこれらのシステムを効果的に訓練するのに十分なペア音声とテキストデータを持っていない。 本稿では,音声レキシコンへの依存の除去を提案することで,ペア音声とテキストコーパスを使わずにASRシステムを開発するという課題に取り組む。 単語レベルの非教師付きASR(unsupervised ASR)を探索し、非教師付き音声認識器が音声合成とテキスト間マスキングによるトークン入力から出現できることを実験的に実証する。 本システムでは, 単語分割構造を反復的に洗練し, 単語誤り率を20～23%まで向上させる。 この革新的なモデルは、レキシコンフリー環境下での以前の教師なしASRモデルの性能を上回る。

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