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  1. 研究報告
  2. 音声言語情報処理(SLP)
  3. 2021
  4. 2021-SLP-139

多言語事前学習と敵対的学習による非ネイティブ英語音声認識

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214106
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214106
5b1c4ba2-33f4-481b-9f3d-d335e1c62e9d
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SLP21139012.pdf IPSJ-SLP21139012.pdf (1.1 MB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2021-11-24
タイトル
タイトル 多言語事前学習と敵対的学習による非ネイティブ英語音声認識
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 言語学習
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
東京工業大学
著者所属
東京工業大学
著者所属(英)
en
Tokyo Institute of Technology
著者所属(英)
en
Tokyo Institute of Technology
著者名 森, 滉介

× 森, 滉介

森, 滉介

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篠崎, 隆宏

× 篠崎, 隆宏

篠崎, 隆宏

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 言語学習者のスピーキング能力自動評価には正確な非ネイティブ音声認識が必要である.非ネイティブ話者による発音はネイティブ話者と異なるため,同じ母国語を持つ非ネイティブ話者の音声でモデルを学習させることが望ましい.しかし,利用可能なラベル付き音声データは限られており,モデルの学習データとして用いるには不十分である.そこで本稿では,データ量が豊富な言語の知識を活用する転移学習手法を提案する.この手法では,多言語のコーパスから言語に依存しない知識をモデルに事前学習させ,敵対的学習によってモデルを非ネイティブ英語に適応させる.実験では,日本人英語データセットを用いてモデルの性能を評価した.その結果 WER は,事前学習させる言語を増やすことで減少し,敵対的学習による適応によってさらに改善した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10442647
書誌情報 研究報告音声言語情報処理(SLP)

巻 2021-SLP-139, 号 12, p. 1-5, 発行日 2021-11-24
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8663
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 16:53:57.568750
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