Plugging a neural phoneme recognizer into a simple language model: a workflow for low-resource settings - HAL-SHS - Sciences de l'Homme et de la Société Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Plugging a neural phoneme recognizer into a simple language model: a workflow for low-resource settings

Intégration d'un système de reconnaissance neuronale des phonèmes et d'un modèle de langue simple : une chaîne de traitement pour les scénarios à faibles ressources

Résumé

Recently, several works have shown that fine-tuning a multilingual model of speech representation (typically XLS-R) with very small amounts of annotated data allows for the development of phonemic transcription systems of sufficient quality to help field linguists in their efforts to document the languages of the world. In this work, we explain how the quality of these systems can be improved by a very simple method, namely integrating them with a language model. Our experiments on an endangered language, Japhug (Trans-Himalayan/Tibeto-Burman), show that this approach can significantly reduce the WER, reaching the stage of automatic recognition of entire words.
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Interspeech2022_ASR_Endangered.pdf (134.44 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

halshs-03625581 , version 1 (31-03-2022)
halshs-03625581 , version 2 (03-07-2022)

Licence

Paternité - Pas d'utilisation commerciale - Partage selon les Conditions Initiales

Identifiants

Citer

Séverine Guillaume, Guillaume Wisniewski, Benjamin Galliot, Minh-Châu Nguyễn, Maxime Fily, et al.. Plugging a neural phoneme recognizer into a simple language model: a workflow for low-resource settings. Interspeech 2022, Sep 2022, Incheon, South Korea. ⟨10.5281/zenodo.5521111⟩. ⟨halshs-03625581v1⟩
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