ASRU 2019中英文语码转换语音识别挑战赛：开放数据集、赛道、方法与结果
音频与语音处理
2020-07-14 v1 计算与语言
声音
摘要
语码转换（CS）是一种常见现象，识别CS语音具有挑战性。但CS语音数据稀缺，相关研究中没有通用测试平台。本文描述了ASRU 2019中英文语码转换语音识别挑战赛的设计和主要成果，旨在提高中英文语码转换情况下的ASR性能。向参与者发布了500小时中文语音数据和240小时中英文句内CS数据。设置了三个赛道，用于推进传统DNN-HMM ASR系统中的声学模型和语言模型部分，以及探索端到端模型的性能。然后，本文概述了三个赛道的结果和系统性能。结果表明，传统ASR系统受益于发音词典、CS文本生成和数据增强。然而，在端到端赛道中，结果强调了使用语言识别、建立合理的建模单元集和spec-augment的重要性。讨论了模型训练和方法比较的其他细节。
引用
@article{arxiv.2007.05916,
title = {The ASRU 2019 Mandarin-English Code-Switching Speech Recognition Challenge: Open Datasets, Tracks, Methods and Results},
author = {Xian Shi and Qiangze Feng and Lei Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.05916},
year = {2020}
}