A Novel Weighted Dynamic Time Warping for Light Weight Speaker-Dependent Speech Recognition in Noisy and Bad Recording Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Lightweight speaker-dependent (SD) automatic speech recognition (ASR) is a promising solution for the problems of possibility of disclosing personal privacy and difficulty of obtaining training material for many seldom used English words and (often non-English) names. Dynamic time warping (DTW) algorithm is the state-of-the-art algorithm for small foot-print SD ASR applications, which have limited storage space and small vocabulary. In our previous work, we have successfully developed two fast and accurate DTW variations for clean speech data. However, speech recognition in adverse conditions is still a big challenge. In order to improve recognition accuracy in noisy and bad recording conditions, such as too high or low recording volume, we introduce a novel weighted DTW method. This method defines a feature index for each time frame of training data, and then applies it to the core DTW process to tune the final alignment score. With extensive experiments on one representative SD dataset of three speakers' recordings, our method achieves better accuracy than DTW, where 0.5% relative reduction of error rate (RRER) on clean speech data and 7.5% RRER on noisy and bad recording speech data. To the best of our knowledge, our new weighted DTW is the first weighted DTW method specially designed for speech data in noisy and bad recording conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».