Efficient domain adaptation techniques for hybrid automatic speech recognition systems
[ES] El reconeixement automàtic de la parla (Automatic Speech Recognition, ASR) és una tasca de processament del llenguatge natural molt activa en l'àrea de la intel·ligència artificial, amb moltes aplicacions primàries i secundàries, com el subtitulat automàtic i assistit per ordinador, la...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | catalán |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/197263 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/197263 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Adaptación al dominio Domain adaptation Reconocimiento automático del habla Automatic Speech Recognition (ASR) Reconeixement automàtic de la parla Adaptació al domini Aprenentatge automàtic Machine Learning Aprendizaje automático LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS Máster Universitario en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital-Màster Universitari en Intel·ligència Artificial, Reconeixement de Formes i Imatge Digital |
| Sumario: | [ES] El reconeixement automàtic de la parla (Automatic Speech Recognition, ASR) és una tasca de processament del llenguatge natural molt activa en l'àrea de la intel·ligència artificial, amb moltes aplicacions primàries i secundàries, com el subtitulat automàtic i assistit per ordinador, la traducció de veu, i el doblatge de veu, entre d'altres. En l'última dècada, aquesta tasca ha rebut molta atenció per part de les principals empreses tecnològiques i laboratoris de recerca a causa de les grans millores de rendiment obtingudes en incorporar tècniques d'aprenentatge profund. Com a resultat, els sistemes ASR de propòsit general, entrenats amb grans quantitats de dades, poden exhibir una qualitat de transcripció suficientment acurada en moltes aplicacions, però no en totes. Sota dominis d'aplicació molt específics, caracteritzats per factors lèxics (argots i paraules clau particulars, p.e. física de partícules, oncologia, etc.), acústics (p.e., camp llunyà, reverberacions, compressió d'àudio amb pèrdua, etc.) i/o lingüístics (p.e. dialectes locals, parlants no nadius, parla espontània, etc.), els sistemes ASR d'ús general solen mostrar pèrdues significatives de qualitat a causa de la seva manca d'especialització. En aquest treball s'exploren tècniques eficients d'adaptació de domini per a sistemes ASR híbrids de propòsit general, amb l'objectiu de millorar la seva qualitat de transcripció en aquests escenaris. Per dur a terme aquest treball s'utilitzaran dades, tecnologia i experiència adquirida i desenvolupada pel grup de recerca MLLP-VRAIN en la darrera dècada. |
|---|