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基于预训练与音素字节对编码的越南语识别
被引量：
1
1
作者
沈之杰
郭武
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2023年第1期101-110,共10页
基于无监督预训练技术的wav2vec 2.0在许多低资源语种上获得了良好的性能,成为研究的热点。本文在预训练模型的基础上进行越南语连续语音识别。将语音学信息引入到基于链接时序分类代价函数(Connectionist temporal classification,CTC...
基于无监督预训练技术的wav2vec 2.0在许多低资源语种上获得了良好的性能,成为研究的热点。本文在预训练模型的基础上进行越南语连续语音识别。将语音学信息引入到基于链接时序分类代价函数(Connectionist temporal classification,CTC)的声学建模中,选取音素与含位置信息的音素作为基础单元。为了平衡建模单元数目以及模型的精细程度,采用字节对编码(Byte-pair encoding,BPE)算法生成音素子词,将上下文信息结合到声学建模过程。实验在美国NIST的BABEL任务低资源的越南语开发集上进行,所提算法相对wav2vec 2.0基线系统有明显改进,识别词错误率由37.3%降低到29.4%。
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关键词
低资源语音识别
建模单元
字节对编码
音素子词
预训练
越南语识别
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职称材料
题名
基于预训练与音素字节对编码的越南语识别
被引量：
1
1
作者
沈之杰
郭武
机构
中国科学技术大学电子工程与信息科学系
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2023年第1期101-110,共10页
基金
国家自然科学基金(U1836219)。
文摘
基于无监督预训练技术的wav2vec 2.0在许多低资源语种上获得了良好的性能,成为研究的热点。本文在预训练模型的基础上进行越南语连续语音识别。将语音学信息引入到基于链接时序分类代价函数(Connectionist temporal classification,CTC)的声学建模中,选取音素与含位置信息的音素作为基础单元。为了平衡建模单元数目以及模型的精细程度,采用字节对编码(Byte-pair encoding,BPE)算法生成音素子词,将上下文信息结合到声学建模过程。实验在美国NIST的BABEL任务低资源的越南语开发集上进行,所提算法相对wav2vec 2.0基线系统有明显改进,识别词错误率由37.3%降低到29.4%。
关键词
低资源语音识别
建模单元
字节对编码
音素子词
预训练
越南语识别
Keywords
low-resource
speech
recognition
modeling
unit
byte-pair
encoding
phone
based
subword
pretraining
Vietnamese
speech
recognition
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于预训练与音素字节对编码的越南语识别
沈之杰
郭武
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2023
1
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