Název: Transformer-Based Automatic Speech Recognition of Formal and Colloquial Czech in MALACH Project
Autoři: Lehečka, Jan
Psutka, Josef
Psutka, Josef
Citace zdrojového dokumentu: LEHEČKA, J. PSUTKA, J. PSUTKA, J. Transformer-Based Automatic Speech Recognition of Formal and Colloquial Czech in MALACH Project. In Text, Speech, and Dialogue 25th International Conference, TSD 2022, Brno, Czech Republic, September 6–9, 2022, Proceedings. Cham: Springer International Publishing, 2022. s. 301-312. ISBN: 978-3-031-16269-5 , ISSN: 0302-9743
Datum vydání: 2022
Nakladatel: Springer International Publishing
Typ dokumentu: konferenční příspěvek
ConferenceObject
URI: 2-s2.0-85139084966
http://hdl.handle.net/11025/50924
ISBN: 978-3-031-16269-5
ISSN: 0302-9743
Klíčová slova v dalším jazyce: Wav2Vec 2.0;Colloquial speech;ASR
Abstrakt v dalším jazyce: Czech is a very specific language due to its large differences between the formal and the colloquial form of speech. While the formal (written) form is used mainly in official documents, literature, and public speeches, the colloquial (spoken) form is used widely among people in casual speeches. This gap introduces serious problems for ASR systems, especially when training or evaluating ASR models on datasets containing a lot of colloquial speech, such as the MALACH project. In this paper, we are addressing this problem in the light of a new paradigm in end-to-end ASR systems – recently introduced self-supervised audio Transformers. Specifically, we are investigating the influence of colloquial speech on the performance of Wav2Vec 2.0 models and their ability to transcribe colloquial speech directly into formal transcripts. We are presenting results with both formal and colloquial forms in the training transcripts, language models, and evaluation transcripts.
Práva: Plný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům.
© Springer Nature Switzerland AG
Vyskytuje se v kolekcích:Konferenční příspěvky / Conference papers (NTIS)
Konferenční příspěvky / Conference Papers (KKY)
OBD

Soubory připojené k záznamu:
Soubor VelikostFormát 
Lehecka_PsutkaJV_PsutkaJ-TransformerBased_Automatic_Speech_TSD_2022.pdf796,02 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít  Vyžádat kopii


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/50924

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Publikační činnost / Publications
  3. OBD