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arXiv 自然语言处理AI 评分 73/10009月24日 12:00

Ruby-ASR:面向正字法与词汇读音联合识别的语音识别监督新方法

针对传统日语自动语音识别(ASR)以正字法文本作为监督目标导致相同书写形式无法区分不同实际发音、且事后文本转音素难以可靠恢复的问题,研究团队提出了 Ruby-ASR。该方法将传统的单一文本监督目标改进为跨度绑定的正字法与词汇读音联合序列,通过类旁注标记(ruby)的表示形式,完整保留了语音中的读音证据,有效提升了复杂读音场景下的识别监督精度。

推荐理由提出创新的监督表征结构,有效解决了日语等语言在语音识别中同字异音的监督信息缺失问题。

原标题:Ruby-ASR: Evidence-Preserving Supervision for Joint Orthographic and Lexical-Reading Recognition

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