Tekniker för flerspråkig och flerspråkig taligenkänning kan hjälpa i låg resursscenarier, att bootstrap system och möjliggöra analys av nya språk och domäner. End-to-end metoder, särskilt sekvensbaserade tekniker, är attraktiva på grund av sin enkelhet och elegans. Även om det är möjligt att integrera traditionella flerspråkiga flaskhals funktionsextraktorer som front-ends, visar vi att end-to-end flerspråkig utbildning av sekvensmodeller är effektiv på kontext oberoende modeller tränas med Connectionist Temporal Classification (CTC) förlust. Vi visar att vår modell förbättrar prestandan på Babels språk med över 6 % absolut i fråga om felfrekvens i ord/telefoni jämfört med enspråkiga system som byggts i samma miljö för dessa språk. Vi visar också att den utbildade modellen kan anpassas tvärspråkligt till ett osynligt språk med bara 25 procent av måluppgifterna. Vi visar att utbildning på flera språk är viktigt för mycket låga resursöverskridande målscenarier, men inte för flerspråkiga testscenarier. Här verkar det fördelaktigt att inkludera stora väl förberedda dataset.
Författare i REF visade att det i en flerspråkig miljö är bra att bara träna på stora mängder väl förberedda data på alla språk.
Sequence-Based Multi-Lingual Low Resource 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']}