Jun, 2023

基于语音编辑的数据增强技术，提升语音识别中的语码切换和命名实体识别准确度

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TL;DR本文提出了一种基于文本的语音编辑模型的数据增强方法，以改善端到端自动语音识别模型在 code-switching 和命名实体识别方面的效果。实验结果表明，相对于音频拼接和神经 TTS 数据增强系统，本文提出的方法显著地提高了识别水平。
end-to-endautomatic speech recognitiondata augmentationtext-based speech editing modelcode-switching
发现论文，激发创造
  • 端到端混合语音识别的数据增强

    本文提出了三种针对语种转换数据的增强方法，即音频接合、TTS 和单词转换或插入生成语料，并展示了这些方法对基于端到端自动语音识别系统（ASR）的语种转换系统的性能提升，这些方法可结合近期热门技术 SpecAugment 使用，相对于没有数据增强的系统，WER 显著降低了 24.0％，相对于只有 SpecAugment 的系统还有 13.0％的收益。

    Nov, 2020

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    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

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    本文基于随机词汇替换和等价约束，利用对齐翻译对生成随机合法的混合语言内容进行零样本学习，以解决跨语言语音识别中数据稀缺性、语法结构复杂性和领域匹配问题，实验结果显示，所提出的方法在两个生态有效的混合语言测试集上相对降低了 65.5% 的语言模型困惑度和 7.7% 的 ASR WER，而采用等价约束的人类评估表明，80% 以上的内容质量足够。

    Jan, 2022

  • 端到端语音识别中的语言无关代码切换

    本文研究提出一种简单而有效的数据增强方法，以在缺乏大量语料库的情况下训练多语言系统，进而提高 Code-Switching 语音的自动识别水平。通过将不同源语言的音频和相应标签连结在一起训练神经网络端到端 (E2E) 模型，实现在跨句子语言转换方面的提高。

    Oct, 2022

  • 使用语音合成进行语音识别数据增强的文本生成

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    May, 2023

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    Jun, 2020

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    Oct, 2020

  • 基于反向翻译的端到端自动语音识别数据增强

    通过使用神经网络从大量未成对的文本中生成隐藏状态并重新训练 E2E-ASR 解码器，实现数据增强的自动语音识别方法，提高了性能和减少了未知词的数量。

    Jul, 2018

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    Apr, 2022

  • 最小化工作量数据增广方法用于自动语音识别和翻译

    研究数据扩增技术，通过将原始数据例子进行连接来建立新的训练实例，以改善用于原始数据优化的 Transformer 和 Conformer 模型，增加了对另外四种非英语语言识别方面的准确性。并证明其也适用于语音翻译任务。

    Oct, 2022