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講演抄録/キーワード
講演名 2023-03-01 09:10
自己教師有り学習モデルXLSRと日本語諸方言コーパスを利用した諸方言音声認識モデル
三輪祥吾甲斐充彦静岡大EA2022-99 SIP2022-143 SP2022-63
抄録 (和) 日本語方言話者の減少や高齢化に伴い,方言は希少性を増している.文化的,言語的に貴重な資源が失われつつあり,方言資料構築と保存の必要性が高まっている.方言音声の録音資料を言語的な分析や検索等に活用するためには,自動音声認識を用いたテキスト資料構築が有効であるが,これまで公開の大規模方言資料を用いた日本語方言音声認識モデルの研究は報告されていない.本稿では, 60時間越えの方言資料である2022年公開の日本語諸方言コーパスを用いて日本語話し言葉の方言音声認識のベースラインを示すとともに,低資源言語に有効性が示されている自己教師有り学習モデルXLSRを利用し,諸方言コーパスへの適応効果,標準語コーパスと諸方言コーパスの併用効果,自動音声認識と方言地方識別のマルチタスク学習の効果などの調査及び考察について報告する. 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) 日本語諸方言コーパス / 自己教師有り学習 / wav2vec2.0 / 音声認識 / 方言地方識別 / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 389, SP2022-63, pp. 141-146, 2023年2月.
資料番号 SP2022-63 
発行日 2023-02-21 (EA, SIP, SP) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード EA2022-99 SIP2022-143 SP2022-63

研究会情報
研究会 SP IPSJ-SLP EA SIP  
開催期間 2023-02-28 - 2023-03-01 
開催地(和) 沖縄県立博物館・美術館 
開催地(英)  
テーマ(和) 音声,応用/電気音響, 信号処理,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SP 
会議コード 2023-02-SP-SLP-EA-SIP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 自己教師有り学習モデルXLSRと日本語諸方言コーパスを利用した諸方言音声認識モデル 
サブタイトル(和)
タイトル(英) Training Dialect Speech Recognition Model using Corpus of Japanese Dialects and Self-Supervised Learning-based Model XLSR 
サブタイトル(英)
キーワード(1)(和/英) 日本語諸方言コーパス /  
キーワード(2)(和/英) 自己教師有り学習 /  
キーワード(3)(和/英) wav2vec2.0 /  
キーワード(4)(和/英) 音声認識 /  
キーワード(5)(和/英) 方言地方識別 /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 三輪 祥吾 / Shogo Miwa / ミワ ショウゴ
第1著者 所属(和/英) 静岡大学 (略称: 静岡大)
Shizuoka University (略称: Shizuoka Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 甲斐 充彦 / Atsuhiko Kai / カイ アツヒコ
第2著者 所属(和/英) 静岡大学 (略称: 静岡大)
Shizuoka University (略称: Shizuoka Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2023-03-01 09:10:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 SP 
資料番号 EA2022-99, SIP2022-143, SP2022-63 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.387(EA), no.388(SIP), no.389(SP) 
ページ範囲 pp.141-146 
ページ数
発行日 2023-02-21 (EA, SIP, SP) 


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