論文の概要: Data-Driven Mispronunciation Pattern Discovery for Robust Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00583v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 22:41:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:57:06.501051
• Title: Data-Driven Mispronunciation Pattern Discovery for Robust Speech Recognition
• Title（参考訳）: ロバスト音声認識のためのデータ駆動型誤認識パターン探索
• Authors: Anna Seo Gyeong Choi, Jonghyeon Park, Myungwoo Oh,
• Abstract要約: 誤発音パターンを自動的に検出する2つのデータ駆動手法を提案する。 非ネイティブな電話機をアテンションマップを使ってネイティブな電話機と整列させることで、ネイティブな英語データセットにおける音声認識の5.7%の改善を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0323063834827417
• License:
• Abstract: Recent advancements in machine learning have significantly improved speech recognition, but recognizing speech from non-fluent or accented speakers remains a challenge. Previous efforts, relying on rule-based pronunciation patterns, have struggled to fully capture non-native errors. We propose two data-driven approaches using speech corpora to automatically detect mispronunciation patterns. By aligning non-native phones with their native counterparts using attention maps, we achieved a 5.7% improvement in speech recognition on native English datasets and a 12.8% improvement for non-native English speakers, particularly Korean speakers. Our method offers practical advancements for robust Automatic Speech Recognition (ASR) systems particularly for situations where prior linguistic knowledge is not applicable.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の最近の進歩は音声認識を著しく改善してきたが、非流麗な話者やアクセントのある話者からの音声認識は依然として課題である。 ルールベースの発音パターンに依存するこれまでの取り組みは、非ネイティブエラーを完全にキャプチャすることに苦労している。 本稿では,音声コーパスを用いた2つのデータ駆動手法を提案し,誤発音パターンを自動的に検出する。 非ネイティブな電話機とアテンションマップを使ってネイティブな電話機を連携させることで、ネイティブな英語データセットでの音声認識が5.7%改善し、非ネイティブな英語話者、特に韓国語話者では12.8%改善しました。 本手法は,特に先行言語知識が適用できない状況において,堅牢な自動音声認識(ASR)システムを実現するための実践的進歩を提供する。

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