音素に関する事前知識を埋め込んだアイヌ語 End-to-end 音声認識

• Item type: National Convention(1)
• 公開日: 2023-02-16
• タイトル: 音素に関する事前知識を埋め込んだアイヌ語 End-to-end 音声認識
• 言語: eng
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 人工知能と認知科学
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 京大
• 著者所属: 京大
• 著者所属: 京大
• 著者名: 李, 在詠; 三村, 正人; 河原, 達也
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: A method using explicit prior knowledge about phonemes is presented for improving automatic speech recognition (ASR) performance in low resource settings. First, a fixed-length encoding is defined for each phoneme, where each element of the encoding represents a distinct phonetic feature. Second, a phonetic feature prediction layer is put in a deep neural network (DNN) and the feature predictions are used to make the final token predictions. Experiments are conducted in multilingual settings where Ainu is the target low-resource language. Effectiveness and robustness of this method is explored with varying amounts of training data.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00349328
• 書誌情報: 第85回全国大会講演論文集; 巻 2023, 号 1, p. 787-788, 発行日 2023-02-16
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会