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J-GLOBAL ID：202402245455691109   整理番号：24A0691748

Parallel Adapter ModelとNear-Identity初期化を用いた音声認識の雑音耐性向上

Improving Noise Robustness of Automatic Speech Recognition based on a Parallel Adapter Model with Near-Identity Initialization

著者 (6件)： 大崎崇博 (東京工大) ,  周藤唯 (ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン) ,  糸山克寿 (東京工大) ,  糸山克寿 (ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン) ,  西田健次 (東京工大) ,  中臺一博 (東京工大)
資料名： 人工知能学会第二種研究会資料(Web)  (JSAI Technical Report, Type 2 SIG (Web))
巻： 2023  号： Challenge-063  ページ： 2-8(J-STAGE)  発行年： 2023年11月24日 
JST資料番号： U2752A  ISSN： 2436-5556  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本論文では,音声認識の雑音耐性を少量のトレーニングで改善するためにParallel Adappter Model(PAM)を提案する.音声認識の雑音耐性を向上するために音声強調を使用すると,強調音声による歪みや目的音の情報除去により,認識精度が十分に向上しない.提案手法のPAMでは,学習済み音声認識と音声強調に加え,アダプターと呼ばれる小規模ネットワークを適切な初期化手法でモデルに組み込み少量の再学習を行うことで,音声強調と音声認識の親和性を高め,認識精度を向上する.検証実験では,わずか10epochの再学習で,音声認識の精度が26.1ポイント向上した.(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *音声認識 ,  *ニューラルネットワーク ,  音声強調 ,  アダプタ ,  ロバスト音声認識
準シソーラス用語： *再学習

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 初期化 ,  音声認識 ,  雑音耐性