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基于多任务学习的端到端维吾尔语语音识别
被引量：
1
1
作者
苏比·艾依提
努尔麦麦提·尤鲁瓦斯
+1 位作者
黄浩
吾守尔·斯拉木
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第10期1852-1859,共8页
维吾尔语是黏着语,词汇量较多,容易出现未登录词问题并且属于低资源语言,导致维吾尔语的端到端语音识别模型性能较低。针对上述问题,该文提出了基于多任务学习的端到端维吾尔语语音识别模型,在编码器层使用Conformer并与链接时序分类(C...
维吾尔语是黏着语,词汇量较多,容易出现未登录词问题并且属于低资源语言,导致维吾尔语的端到端语音识别模型性能较低。针对上述问题,该文提出了基于多任务学习的端到端维吾尔语语音识别模型,在编码器层使用Conformer并与链接时序分类(CTC)相连接,通过BPE-dropout方法形成鲁棒性更强的子词,以子词和字作为建模单元,同时进行多任务训练和解码。实验结果分析发现,子词作为建模单元能有效解决未登录词问题,多任务学习模型能在低资源环境下较充分利用数据,学习到丰富的时序语音特征信息,进一步提升模型的识别性能。在公开的维吾尔语语音数据集THUYG-20上与基线相比把子词错误率和字错误率分别降低7.3%和3.8%。
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关键词
CONFORMER
链接时序分类
多任务学习
子词
维吾尔语
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职称材料
题名
基于多任务学习的端到端维吾尔语语音识别
被引量：
1
1
作者
苏比·艾依提
努尔麦麦提·尤鲁瓦斯
黄浩
吾守尔·斯拉木
机构
新疆大学信息科学与工程学院
新疆多语种信息技术实验室
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第10期1852-1859,共8页
基金
国家自然科学基金(62066043)。
文摘
维吾尔语是黏着语,词汇量较多,容易出现未登录词问题并且属于低资源语言,导致维吾尔语的端到端语音识别模型性能较低。针对上述问题,该文提出了基于多任务学习的端到端维吾尔语语音识别模型,在编码器层使用Conformer并与链接时序分类(CTC)相连接,通过BPE-dropout方法形成鲁棒性更强的子词,以子词和字作为建模单元,同时进行多任务训练和解码。实验结果分析发现,子词作为建模单元能有效解决未登录词问题,多任务学习模型能在低资源环境下较充分利用数据,学习到丰富的时序语音特征信息,进一步提升模型的识别性能。在公开的维吾尔语语音数据集THUYG-20上与基线相比把子词错误率和字错误率分别降低7.3%和3.8%。
关键词
CONFORMER
链接时序分类
多任务学习
子词
维吾尔语
Keywords
Conformer
connectionist temporal classification
multi task learning
subword
Uyghur
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多任务学习的端到端维吾尔语语音识别
苏比·艾依提
努尔麦麦提·尤鲁瓦斯
黄浩
吾守尔·斯拉木
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021
1
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