Adaptación de ASR al habla de personas con síndrome de Down
El habla de las personas con discapacidad intelectual (DI) plantea enormes retos a los sistemas de reconocimiento automático del habla (ASR), dificultando con ello el acceso de una población especialmente sensible a los servicios de información. En este trabajo se estudian las dificultades de los si...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Valladolid |
| Repositorio: | UVaDOC. Repositorio Documental de la Universidad de Valladolid |
| OAI Identifier: | oai:uvadoc.uva.es:10324/82053 |
| Acceso en línea: | https://doi.org/10.26342/2024-73-15 https://uvadoc.uva.es/handle/10324/82053 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Reconocimiento automático del habla Habla, Trastornos del Speech disorders Down, síndrome de Personas con discapacidad Habla Patologia 6102.05 Patología del Lenguaje |
| Sumario: | El habla de las personas con discapacidad intelectual (DI) plantea enormes retos a los sistemas de reconocimiento automático del habla (ASR), dificultando con ello el acceso de una población especialmente sensible a los servicios de información. En este trabajo se estudian las dificultades de los sistemas ASR para reconocer habla de personas DI y se muestra cómo esta limitación puede ser combatida con estrategias de ajuste fino de modelos. Se mide el rendimiento de ASR basado en whisper (v2 y v3) con un corpus de referencia de habla típica y habla DI, comprobando que hay diferencias importantes y significativas. Aplicando técnicas de fine-tuning, el rendimiento para hablantes DI mejora en al menos 30 puntos porcentuales. Nuestros resultados muestran que la inclusión de voz de personas DI en los corpus de entrenamiento es fundamental para mejorar la eficacia de los ASR. |
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