Title: Increasing the Accuracy of the ASR System by Prolonging Voiceless Phonemes in the Speech of Patients Using the Electrolarynx
Other Titles: Zvýšení přesnosti ASR prodloužením neznělých fonémů v řeči pacientů používajících elektrolarynx
Authors: Stanislav, Petr
Psutka, Josef
Psutka, Josef
Citation: STANISLAV, P., PSUTKA, J., PSUTKA, J. Increasing the Accuracy of the ASR System by Prolonging Voiceless Phonemes in the Speech of Patients Using the Electrolarynx. In: 22nd International Conference, SPECOM 2020, St. Petersburg, Russia, October 7–9, 2020, Proceedings. Cham: Springer, 2020. s. 562-571. ISBN 978-3-030-60275-8, ISSN 0302-9743.
Issue Date: 2020
Publisher: Springer
Document type: konferenční příspěvek
conferenceObject
URI: 2-s2.0-85092907563
http://hdl.handle.net/11025/42725
ISBN: 978-3-030-60275-8
ISSN: 0302-9743
Keywords: Automatické rozpoznávání řeči;Totální laryngektomie;Délka fonémů;Elektrolarynx
Keywords in different language: Automatic speech recognition;Total laryngectomy;Phoneme duration;Electrolarynx
Abstract: Pacienti, kteří podstoupili totální laryngektomii a používají k produkci hlasu elektrolarynx, trpí špatnou srozumitelností. V mnoha případech to může vést k obavám z mluvení s cizími lidmi, a to i po telefonu. Systémy automatického rozpoznávání řeči (ASR) by mohly pacientům pomoci tento problém překonat mnoha způsoby. Bohužel ani nejmodernější systémy ASR nemohou poskytnout výsledky srovnatelné s výsledky konvenčních řečníků. Problém je způsoben hlavně podobností mezi znělými a neznělými páry fonémů. V mnoha případech může problém vyřešit jazykový model, ale pouze v případě, že je kontext slova dostatečně dlouhý. Proto je pro zvýšení přesnosti rozpoznávání nezbytná úprava akustických dat a / nebo akustického modelu. V tomto článku navrhujeme prodloužení neznělých fonémů, abychom zlepšili přesnost rozpoznávání a obohatili systém ASR o model, který toto prodloužení zohledňuje. Myšlenka prodloužení je ověřena na souboru experimentů ASR s uměle prodlouženými neznělými fonémy. K obohacení systému ASR je navržen model DNN pro rescoring mřížky na základě trvání fonému. Nový systém je srovnáván se standardním ASR. Je také ověřeno, že systém ASR vytvořený pomocí prodloužených syntetických dat dokáže úspěšně rozpoznat protažená slova vyslovená skutečným mluvčím.
Abstract in different language: Patients who have undergone total laryngectomy and use electrolarynx for voice production suffer from poor intelligibility. It may lead in many cases to fear of speaking to strangers, even over the phone. Automatic Speech Recognition (ASR) systems could help patients overcome this problem in many ways. Unfortunately, even state-of-the-art ASR systems cannot provide results comparable to those of conventional speakers. The problem is mainly caused by the similarity between voiced and unvoiced phoneme pairs. In many cases, a language model can help to solve the issue, but only if the word context is sufficiently long. Therefore adjustment of acoustic data and/or acoustic model is necessary to increase recognition accuracy. In this paper, we propose voiceless phonemes elongation to improve recognition accuracy and enrich the ASR system with a model that takes this elongation into account. The idea of elongation is verified on a set of ASR experiments with artificially elongated voiceless phonemes. To enriching the ASR system, the DNN model for rescoring lattices based on phoneme duration is proposed. The new system is compared with a standard ASR. It is also verified that the ASR system created using elongated synthetic data can successfully recognize the actual elongated data pronounced by the real speaker.
Rights: Plný text není přístupný.
© Springer
Appears in Collections:Konferenční příspěvky / Conference papers (NTIS)
Konferenční příspěvky / Conference Papers (KKY)
OBD

Files in This Item:
File SizeFormat 
Stanislav2020_Chapter_IncreasingTheAccuracyOfTheASRS.pdf544,71 kBAdobe PDFView/Open    Request a copy


Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11025/42725

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

search
navigation
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Publikační činnost / Publications
  3. OBD