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J-GLOBAL ID：202002216162219543   整理番号：20A2051024

超多言語事前学習による低資源音声認識の検討

A Study on Low-resource Speech Recognition by Multilingual Pre-training.

著者 (6件)： HOU Wenxin (東京工大) ,  DONG Yue (東京工大) ,  ZHUANG Bairong (東京工大) ,  YANG Longfei (東京工大) ,  SHI Jiatong (JHU) ,  篠崎隆宏 (東京工大)
資料名： 日本音響学会研究発表会講演論文集(CD-ROM)  (日本音響学会講演論文集(CD-ROM))
巻： 2020  号： 秋季  ページ： ROMBUNNO.2-P1-7  発行年： 2020年08月26日 
JST資料番号： G0381C  ISSN： 1880-7658  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・42言語を含む計約5000時間の学習データを用いて音声認識モデルを事前学習する,超多言語事前学習を実行。
・得られたモデルを初期モデルとし14の低資源言語への転移学習を行い,言語による違い等について比較検討。
・単一言語転移は概ねどの言語において文字誤り率(CER)が大きく低下し,言語間転移学習が有効であることを確認。
・多言語転移は適用データが特に少ない場合においても安定した言語適応化が可能。

シソーラス用語： 言語 ,  *音声認識 ,  *機械学習 ,  誤り率
準シソーラス用語： 事前学習 ,  *多言語 ,  *多言語音声認識 ,  *超多言語 ,  低資源言語 ,  *転移学習

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (6件)：

• C.C. Chiu, et al., ICASSP, 2018.
• J. Cho, et al., IEEE SLT, 2018.
• S. Watanabe, et al., ASRU, pp. 265-271, 2017.
• R. Ardila, et al., arXiv preprint arXiv:1912.06670, 2019.
• S. Kim, et al., ICASSP, pp. 4835-4839, 2017.

タイトルに関連する用語 (4件)： 多言語 ,  事前学習 ,  資源 ,  音声認識