I detta dokument, föreslår vi en domän kontraversarial utbildning (DAT) algoritm för att lindra den accented taligenkänning problem. För att minska missmatchningen mellan märkta källdomändata ("standard" accent) och omärkta måldomändata (med tunga accenter) förstärker vi inlärningsmålet för ett Kaldi TDNN-nätverk med ett mål för domänadversariell utbildning (DAT) för att uppmuntra modellen att lära sig accentinvarianta funktioner. I experiment med tre Mandarin accenter, visar vi att DAT ger upp till 7,45% relativ teckenfelsfrekvens minskning när vi inte har transkriptioner av accenttalet, jämfört med baslinje tränas på standard accent data endast. Vi finner också en fördel med DAT när det används i kombination med utbildning från automatiska transkriptioner på accentdata. Dessutom finner vi att DAT är överlägsen multi-task lärande för accented taligenkänning.
Sol och al. REF visade att domän kontraversariell träning hjälper modellen att lära sig funktioner som är stabila mot accentiserat tal.
Domain Adversarial Training for Accented 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']}