Dec, 2019

为注意力语音识别系统生成合成音频数据

PDF
TL;DR本文介绍了一种利用自然语言生成的人工语音并结合于现有的自动语音识别系统中的方法，并证明仅需使用语音文本数据就可对 ASR 系统进行增强，相对于数据扩充的基线模型，本方法在 LibriSpeech-100h 上获得了高达 33% 的错误率降低并且相对于最新 ASR 基线模型在 LibriSpeech-960h 上也获得了高达 5% 的未识别词率降低。
发现论文，激发创造
  • 使用语音合成进行语音识别数据增强的文本生成

    本文探讨使用预训练神经网络和传统文本增强方法来进行自动语音识别数据的文本增强，并利用文本转语音系统将生成的合成文本转换为合成语音并添加到自动语音识别训练数据中，实验结果表明使用现代神经方法的文本增强是提高自动语音识别系统准确性的可行工具

    May, 2023

  • 无需更多数据：通过文本到语音数据增强来提高端到端语音识别

    采用数据增强和 TTS 技术，对 ASR 的训练数据进行扩充，并通过集成语言模型，在 LibriSpeech 数据上建立 end-to-end 模型，相对于半监督技术的效果更好。

    May, 2020

  • 使用合成语音增强训练神经语音识别系统

    利用 LibriSpeech 数据集，将合成语音与自然语音数据集相结合，使用神经网络训练的端到端自动语音识别模型达到了最新的状态，极大地推动了自动语音识别技术的进步。

    Nov, 2018

  • 为增强 ASR 训练而选择文本转语音数据

    本文提出了一种方法，通过训练神经网络来选择合适的合成语音样本，使其作为自动语音识别模型的辅助训练数据，这在训练中包括有实际的标注数据和合成的数据。在实验中，我们发现将与真实语音具有较大差异性的合成样本（由于词汇差异等原因）纳入到训练中对于提高语音识别性能至关重要，同时，我们的方法可以显著减小文本 — 语音转换（TTS）数据的大小。

    May, 2023

  • TTS-by-TTS: 基于 TTS 的数据增强技术，实现快速高质量语音合成

    本文提出了一种基于 TTS 的数据增强方法，用于改进非自回归 TTS 系统的质量，实验表明该方法显著提高了非自回归 TTS 系统的质量。

    Oct, 2020

  • 低资源语音识别的语音合成数据增强

    本研究旨在提出一种新的数据增强方法来改善自动语音识别模型，该方法生成合成文本和合成音频，使用该方法可以提高 Quechua 语言的 ASR 模型的词错误率（WER）达到 8.73％的改善。

    Apr, 2022

  • 利用数据增强提高低资源语音识别的准确性

    研究发现，利用自训练及文本转语音增广训练数据可以有效提高低资源语种的 ASR 性能，为解决数据稀缺问题提供了一种高效解决方案。

    May, 2023

  • 跨语言多说话人 TTS 和跨语言语音转换进行 ASR 数据增强

    本文研究跨语种多人语音合成以及跨语种语音转换，并将其应用于自动语音识别（ASR）系统的数据增强。经过大量实验，我们证明了通过使用仅一个目标语言说话者进行模型训练，可以使用语音合成和语音转换来提高目标语言上的 ASR 系统。我们成功地缩小了 ASR 模型训练时使用合成的语音与使用人类语音之间的差距，并通过我们的数据增强方法，在目标语言中仅使用一个真实说话者就能获得有希望的 ASR 训练结果。

    Mar, 2022

  • SynthASR: 用于语音识别的合成数据解锁

    本文提出了一个多阶段训练策略， 包括数据增强，编码器冻结和参数正则化，并利用人工合成音频提高医疗用途语音识别（ASR）的识别性能，降低了生产数据的成本和依赖性。

    Jun, 2021

  • 训练对话模型以更好地处理语音识别错误的数据增强

    本文探讨了通过数据增强的方法，将 ASR 的噪声注入到对话模型的训练数据中，以提高虚拟助手的稳定性。

    Jun, 2020