Dec, 2023

优化双向跨语言迁移学习：音素识别和音素到字素转换

PDF
TL;DR优化两阶段跨语言迁移学习在低资源语言中的应用，通过改进音素识别和音素到字素转换模型，优化了语音识别跨语言学习过程，合并共享发音特征的音素以增强识别准确性，引入全局音素噪声生成器降低错误传播。在 CommonVoice 12.0 数据集上的实验结果表明，对于低资源语言，我们的方法显著减少了单词误差率（WER），展示了方法的有效性，对于改进低资源语言中的两阶段语音识别系统，提供了潜在的跨语言迁移学习。
cross-lingual transfer learningphoneme recognitionphoneme-to-grapheme translation modelslow-resource languagesword error rate (wer)
发现论文，激发创造
  • 简单而有效的零样本跨语言音素识别

    本文通过使用发音特征将多种训练语言的音素映射到目标语言中，对多语言预训练的 wav2vec 2.0 模型进行微调，以在没有标记数据的情况下提高其对未见过的语言的识别能力，并在实验中取得了较优效果。

    Sep, 2021

  • 适用于低资源语音识别的语言通用语音编码器

    使用国际音标为基础的语言通用的语音模型在多语言音频识别中表现出良好效果，且通过自适应方法在极低资源语言的情况下改进了识别性能。

    May, 2023

  • 学习跨语言映射提升低资源语音识别的数据增强

    利用可学习的跨语言映射和数据增强来提高低资源语言的端到端语音识别准确度。

    Jun, 2023

  • 跨语言知识转移和迭代伪标注 没有包括专有术语或不必要的解释 适用于使用转录器的低资源语音识别

    该研究旨在通过跨语言知识转移和迭代伪标注的方法来提高语音识别系统对低资源语言的准确性，结果表明，使用这两种技术，可将错误率降低 35%。

    May, 2023

  • 使用音素表示进行低资源语言的零射击跨语言命名实体识别

    提出一种基于国际音标的音素表示的零样本跨语言命名实体识别方法，可有效提高低资源语言的性能，并在非拉丁文脚本上表现出很强的鲁棒性。

    Jun, 2024

  • 基于自监督预训练声学模型的多语言零资源语音识别

    本文研究使用预训练模型来解决无监督语音识别中的音素和单词级别的问题。通过在 IPA 音素转写上微调预训练模型并使用语言模型进行解码，实验结果表明该方法可在某些语言上实现低于 20% 的单词错误率，8 种语言的平均错误率为 33.77%。

    Oct, 2022

  • 通过音标转录整合提升跨语言迁移

    我们提出了 PhoneXL 框架，通过使用音素转录作为传统的正字转录之外的附加语言模态，以缓解不同书写脚本语言之间的差距，同时释放出首个音素 - 正字对齐数据集，并展示了音素转录提供了关键信息，能够增强 CJKV 语言之间的跨语言传输，从而在跨语言标记级任务上实现持续改进。

    Jul, 2023

  • 跨语言迁移学习的低资源语言端到端文本转语音

    本文针对低资源语言语音合成任务，提出了从高资源语言中迁移知识的方法，并通过学习源与目标语言之间的语言符号映射，有效地构建了 TTS 系统，初步实验表明，只需要约 15 分钟的成对数据即可获得相对良好的 TTS 系统。

    Apr, 2019

  • 自动音素转写的零样本学习

    本研究使用零样本学习的方法解决语言无训练数据情况下语音转写的挑战，将语音音素分解成相应的发音属性，结合定制的声学模型，实现对目标语言中未知音素的识别，评估结果表明，该方法比传统多语言模型的平均音素误差率提高了 7.7%。

    Feb, 2020

  • 低资源语音合成中输入类型和发音字典使用对迁移学习的影响

    比较不同输入方式（咬字标签和口腔运动特征）在跨语言转移学习文本转语音系统中的表现，发现使用口腔运动特征可以提高语音生成的自然度和可懂度，并提出两种新方法来解决没有发音词典的低资源语言。

    Jun, 2023