Domänanpassning spelar en viktig roll för modeller för taligenkänning, särskilt för områden med låga resurser. Vi föreslår en ny generativ modell baserad på cykliskt konsekvent generativt adversarialt nätverk (CycleGAN) för oövervakad icke-parallell taldomänanpassning. Den föreslagna modellen använder flera oberoende discriminatorer på effektspektrogrammet, som var och en ansvarar för olika frekvensband. Som ett resultat har vi 1) bättre diskriminatorer som fokuserar på finkorniga detaljer om frekvensfunktionerna, och 2) en generator som kan generera mer realistiska domänanpassade spektrogram. Vi visar hur effektiv vår metod är när det gäller taligenkänning med könsanpassning, där modellen endast har tillgång till övervakade data från ett kön under utbildningen, men utvärderas på det andra vid testtillfället. Vår modell kan uppnå ett genomsnitt på 7,41% på fonemfelfrekvens, och 11,10% ordfelhastighet relativ prestandaförbättring jämfört med utgångsvärdet, på TIMIT respektive WSJ dataset, respektive. Kvalitativt genererar vår modell också mer naturligt ljudande tal, när det är betingat på data från den andra domänen.
Ehsan Hosseini-Asl m.fl. REF föreslog en multi-discriminator CycleGAN-modell för språkdomänanpassning.
A Multi-Discriminator CycleGAN for Unsupervised Non-Parallel Speech Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}