Usage of Prosody Modification and Acoustic Adaptation for Robust Automatic Speech Recognition (ASR) System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Most of the automatic speech recognition (ASR) systems are trained using adult speech due to the less availability of the children's speech dataset. The speech recognition rate of such systems is very less when tested using the children's speech, due to the presence of the inter-speaker acoustic variabilities between the adults and children's speech. These inter-speaker acoustic variabilities are mainly because of the higher pitch and lower speaking rate of the children. Thus, the main objective of the research work is to increase the speech recognition rate of the Punjabi-ASR system by reducing these inter-speaker acoustic variabilities with the help of prosody modification and speaker adaptive training. The pitch period and duration (speaking rate) of the speech signal can be altered with prosody modification without influencing the naturalness, message of the signal and helps to overcome the acoustic variations present in the adult's and children's speech. The developed Punjabi-ASR system is trained with the help of adult speech and prosody-modified adult speech. This prosody modified speech overcomes the massive need for children's speech for training the ASR system and improves the recognition rate. Results show that prosody modification and speaker adaptive training helps to minimize the word error rate (WER) of the Punjabi-ASR system to 8.79% when tested using children's speech.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle