Fugu-MT 論文翻訳(概要): CPT-Boosted Wav2vec2.0: Towards Noise Robust Speech Recognition for Classroom Environments

論文の概要: CPT-Boosted Wav2vec2.0: Towards Noise Robust Speech Recognition for Classroom Environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14494v1
Date: Fri, 13 Sep 2024 19:14:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-06 22:30:40.574552
Title: CPT-Boosted Wav2vec2.0: Towards Noise Robust Speech Recognition for Classroom Environments
Title（参考訳）: CPT-Boosted Wav2vec2.0:教室環境における雑音ロバスト音声認識に向けて
Authors: Ahmed Adel Attia, Dorottya Demszky, Tolulope Ogunremi, Jing Liu, Carol Espy-Wilson,
Abstract要約: We study the effective of continued pretraining (CPT) in adapting Wav2vec2.0 to the classroom domain。この点においてCPTは強力なツールであり、Wav2vec2.0ベースのモデルのワードエラー率(WER)を10%以上削減することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.266613351203219
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Creating Automatic Speech Recognition (ASR) systems that are robust and resilient to classroom conditions is paramount to the development of AI tools to aid teachers and students. In this work, we study the efficacy of continued pretraining (CPT) in adapting Wav2vec2.0 to the classroom domain. We show that CPT is a powerful tool in that regard and reduces the Word Error Rate (WER) of Wav2vec2.0-based models by upwards of 10%. More specifically, CPT improves the model's robustness to different noises, microphones and classroom conditions.
Abstract（参考訳）: 教師や生徒を支援するAIツールの開発において,教室環境に頑健でレジリエントな自動音声認識(ASR)システムの構築が最重要である。本研究は,Wav2vec2.0を教室領域に適応させるための継続事前訓練(CPT)の有効性について検討した。この点においてCPTは強力なツールであり、Wav2vec2.0ベースのモデルのワードエラー率(WER)を10%以上削減することを示す。より具体的には、CPTは異なるノイズ、マイク、教室条件に対するモデルの堅牢性を改善する。

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