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J-GLOBAL ID：202002214478131014   整理番号：20A2146476

自動音声認識のための連合音響モデル最適化【JST・京大機械翻訳】

Federated Acoustic Model Optimization for Automatic Speech Recognition

著者 (10件)： Tan Conghui (AI Group, WeBank Co., Ltd., Shenzhen, China) ,  Jiang Di (AI Group, WeBank Co., Ltd., Shenzhen, China) ,  Mo Huaxiao (AI Group, WeBank Co., Ltd., Shenzhen, China) ,  Peng Jinhua (AI Group, WeBank Co., Ltd., Shenzhen, China) ,  Tong Yongxin (BDBC, SKLSDE Lab and IRI, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhao Weiwei (AI Group, WeBank Co., Ltd., Shenzhen, China) ,  Chen Chaotao (AI Group, WeBank Co., Ltd., Shenzhen, China) ,  Lian Rongzhong (AI Group, WeBank Co., Ltd., Shenzhen, China) ,  Song Yuanfeng (AI Group, WeBank Co., Ltd., Shenzhen, China) ,  Xu Qian (AI Group, WeBank Co., Ltd., Shenzhen, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12114  ページ： 771-774  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 従来の自動音声認識(ASR)システムは,通常,ASRベンダーマシンに集中した音声記録で訓練される。しかし,力に来る一般的データ保護規制(GDPR)のようなデータ規制では,音声記録のような敏感なデータは,そのような集中的なアプローチでは,もはや利用できない。この実証において,著者らは,この問題を解決するために,連合音響モデル最適化の方法を提案して,示した。この実証は,提案した方法の根底にある動作メカニズムを明確に示すだけでなく,そのハイパーパラメータをカスタマイズするユーザに対するインタフェイスも提供する。この実証により,聴衆はインタラクティブファッションにおける連合学習の影響を経験でき,この実証はGDPR準拠ASR技術に関するより多くの研究を鼓舞するであろう。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  ファッション ,  データ保護 ,  インタフェイス ,  視聴者 ,  カスタム化
準シソーラス用語： 連合学習 ,  *自動音声認識 ,  *音響モデル ,  音声記録 ,  ハイパーパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： 自動音声認識 ,  連合学習

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 自動音声認識 ,  音響モデル ,  最適化