Original title: End-to-end speech recognition for low-resource languages
Translated title: End-to-End Speech Recognition for Low-Resource Languages
Authors: Sokolovskii, Vladislav ; Schwarz, Petr (referee) ; Karafiát, Martin (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2022
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Oblast automatického rozpoznávání řeči začala přijímat end-to-end řešení neuronové sítě pro vytváření rozpoznávačů řeči. Povaha datového hladu těchto typů systémů však umožňuje vytvářet rozpoznávače pouze pro jazyky s velkými zdroji, jako je angličtina, čínština nebo španělština. Ve scénářích s nízkými zdroji je třeba vyvinout některá řešení, která zmírní problém nedostatku dat. Jednou z nejúčinnějších technik je doladění předtrénovaného modelu. Problém se stávajícími přístupy ladění spočívá v tom, že sada tokenů cílového a zdrojového jazyka se obvykle liší. To je důvod, proč předchozí přístupy k učení vícejazyčného přenosu vyžadovaly změnu výstupní vrstvy nebo smíchání tokenů z různých jazyků ve výstupní vrstvě, případně použití univerzální sady tokenů anebo samostatné výstupní vrstvy pro každý jazyk. To je nežádoucí, jelikož sdílení napříč jazyky je v tomto případě latentní a neovladatelné ve výstupním prostoru, když jsou grafémy specifické pro daný jazyk disjunktní. Proto tato práce navrhuje mapování tokenů do společné sady před začátkem předtréninku. Stávající řešení spočívá v transliteraci zdrojového jazyka do cílového, novým přístupem je romanizace, kde je sada tokenů cílového jazyka romanizována tak, aby odpovídala anglické abecedě. Následně lze diakritiku z romanizovaných hypotéz obnovit pomocí dalšího modelu obnovy. To má výhodu ve zvýšení sdílení v prostoru výstupního grafému. The automatic speech recognition area has started to adopt end-to-end neural network solutions for creating speech recognizers. However, the data hunger nature of these types of systems allows for the creation of recognizers only for high-resource languages, such as English, Chinese or Spanish. In low-resource scenarios, some solutions which alleviate the data scarcity problem have to be developed. One of the most effective techniques for this is fine-tuning a pre-trained model. The problem with the existing approaches of fine-tuning is that the token set of target and source languages does usually differ. That is why previous multi-lingual transfer learning approaches required the output layer to be changed, or mixed tokens from different languages in the output layer, or use universal token sets, or have separate output layers per language. This is undesirable because the sharing across languages in this case latent and not controllable in the output space when the language-specific graphemes are disjoint. Therefore this work proposes to map the tokens to the common set before the beginning of the pre-training. The existing solution was a transliteration of the source language to the target one, the novel approach is romanization where the token set of the target language is romanized to match the English alphabet. Subsequently, the diacritics from the romanized hypotheses can be restored using an additional restoration model. This has the advantage of increasing sharing in the output grapheme space.
Keywords: ASR; augmentation; data; end-to-end; fine-tuning; low-resource; model; romanization; transfer learning; transliteration; trénování; řeč; ASR; augmentation; end-to-end; fine-tuning; low-resource; model; romanization; speech; training; transfer learning; transliteration;   data

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/208275

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-507895


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses