Fine-tuning an Automatic Speech Recognition model for a Canadian Indigenous counselling program
Notice bibliographique
Résumé
Automatic Speech Recognition (ASR) systems have seen a marked improvement in performance after adopting the End-To-End (E2E) approach. However, the performance of ASR models is still largely dependent on the quantity and quality of data they are trained on. Popular ASR systems today are trained on thousands of hours of data but consistently fail to maintain their performance when exposed to outlier accents, vocal pitches, and demographic speech. While ASR systems have greatly improved in recent years, the biggest hurdle remains the lack of niche speech data. Most available speech data fall into a few voice types and are not representative of the average ASR system user. The majority of machine learning projects require large amounts of data. However, the adaptability of E2E ASR models allows them to be fine-tuned to outlier speech using small amounts of representative data. The project presented in this thesis aimed to fine-tune an ASR model for use in an Indigenous Counselling Program. An open-source ASR system called Mozilla DeepSpeech was used to train the models used for the project. Representative speech data was gathered from audiobooks and organized into speech corpora to fine-tune DeepSpeech’s pre-trained models. DeepSpeech’s live transcription software was also implemented on the Unity Development Engine to ensure compatibility with the Indigenous Counselling Program. Three models were trained using the new speech data. Two models were trained using pitch frequency-specific data. One general model was trained using all the new speech data. The results showed a minimum average relative WER or WER improvement of 8.90% for all the models, on the dataset they were trained on. Furthermore, the general model showed little to no improvement in performance over the pitch specific models when tested on their trained datasets. This demonstrated the importance of using representative speech data in ASR model training. Overall, the models showed a marked improvement in performance when trained on the intended user accent and voice type.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».