Det automatiska taligenkänningssystemets prestanda försämras med en ökande obalans mellan utbildnings- och testscenarierna. Skillnader i högtalare accenter är en viktig källa till sådan missmatchning. Den traditionella metoden för att hantera flera accenter innebär att samla data från flera accenter under utbildningen och bygga en enda modell i multi-task mode, där uppgifter motsvarar individuella accenter. I denna uppsats utforskar vi en alternativ modell där vi tillsammans lär oss en accentklassning och en akustikmodell med flera detaljer. Experiment på American English Wall Street Journal och British English Cambridge corpora visar att vår gemensamma modell överträffar den starka akustikmodellen för multitask. Vi får en relativ förbättring av ordfelsfrekvensen på 5,94 procent på brittisk engelska och 9,47 procent relativ förbättring på amerikansk engelska. Detta visar att gemensam modellering med accentinformation förbättrar akustisk modellprestanda.
Vårt arbete är närmast relaterat till det allra senaste arbetet REF där de tillsammans lär sig en accentklassning och en akustikmodell med flera accentvärden på amerikanskt accenttal och brittiskt accenttaltal.
Joint Modeling of Accents and Acoustics for Multi-Accent Speech Recognition
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}