Accented Speech Recognition Based on End-to-End Domain Adversarial Training of Neural Networks
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
The performance of automatic speech recognition (ASR) may be degraded when accented speech is recognized because the speech has some linguistic differences from standard speech. Conventional accented speech recognition studies have utilized the accent embedding method, in which the accent embedding features are directly fed into the ASR network. Although the method improves the performance of accented speech recognition, it has some restrictions, such as increasing the computational costs. This study proposes an efficient method of training the ASR model for accented speech in a domain adversarial way based on the Domain Adversarial Neural Network (DANN). The DANN plays a role as a domain adaptation in which the training data and test data have different distributions. Thus, our approach is expected to construct a reliable ASR model for accented speech by reducing the distribution differences between accented speech and standard speech. DANN has three sub-networks: the feature extractor, the domain classifier, and the label predictor. To adjust the DANN for accented speech recognition, we constructed these three sub-networks independently, considering the characteristics of accented speech. In particular, we used an end-to-end framework based on Connectionist Temporal Classification (CTC) to develop the label predictor, a very important module that directly affects ASR results. To verify the efficiency of the proposed approach, we conducted several experiments of accented speech recognition for four English accents including Australian, Canadian, British (England), and Indian accents. The experimental results showed that the proposed DANN-based model outperformed the baseline model for all accents, indicating that the end-to-end domain adversarial training effectively reduced the distribution differences between accented speech and standard speech.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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