論文の概要: Dysarthria Normalization via Local Lie Group Transformations for Robust ASR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12279v1
• Date: Wed, 16 Apr 2025 17:41:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 14:40:25.940032
• Title: Dysarthria Normalization via Local Lie Group Transformations for Robust ASR
• Title（参考訳）: ロバストASRにおける局所リー群変換によるDysarthria正規化
• Authors: Mikhail Osipov,
• Abstract要約: スペクトルのリー群変換を用いた変形音声の正規化法を提案する。 時間、周波数、振幅歪みは滑らかで可逆な変形としてモデル化され、スカラー場によってパラメータ化され指数写像を介して適用される。 ニューラルネットワークは、あらゆる病理データを用いて、典型的な音声の合成歪みからこれらのフィールドを推論するように訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We present a geometry-driven method for normalizing dysarthric speech using local Lie group transformations of spectrograms. Time, frequency, and amplitude distortions are modeled as smooth, invertible deformations, parameterized by scalar fields and applied via exponential maps. A neural network is trained to infer these fields from synthetic distortions of typical speech-without using any pathological data. At test time, the model applies an approximate inverse to real dysarthric inputs. Despite zero-shot generalization, we observe substantial ASR gains, including up to 16 percentage points WER reduction on challenging TORGO samples, with no degradation on clean speech. This work introduces a principled, interpretable approach for robust speech recognition under motor speech disorders
• Abstract（参考訳）: 局所リー群変換を用いた変形音声の正規化のための幾何学駆動方式を提案する。 時間、周波数、振幅歪みは滑らかで可逆な変形としてモデル化され、スカラー場によってパラメータ化され指数写像を介して適用される。 ニューラルネットワークは、あらゆる病理データを用いて、典型的な音声の合成歪みからこれらのフィールドを推論するように訓練されている。 テスト時に、モデルは実際の変形性入力に近似的な逆数を適用する。 ゼロショットの一般化にもかかわらず,最大16ポイントのWER削減率を含むASRの顕著な増加を,クリーン音声の劣化を伴わずに観察した。 本研究は、運動性音声障害における頑健な音声認識のための原理的、解釈可能なアプローチを導入する。

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