用于 ISCSLP 2022 Magichub 语码转换 ASR 挑战赛的 NPU-ASLP 系统
声音
2022-10-27 v1 音频与语音处理
摘要
本文描述了我们提交至 ISCSLP 2022 Magichub 语码转换 ASR 挑战赛的 NPU-ASLP 系统。在本次挑战赛中，我们首先探索了几种流行的端到端 ASR 架构和训练策略，包括双编码器、语言感知编码器（LAE）和混合专家模型（MoE）。为提升系统的语言建模能力，我们进一步尝试了内部语言模型和长上下文语言模型。鉴于挑战赛中训练数据有限，我们进一步研究了数据增强的效果，包括速度扰动、基频平移、语音编解码、SpecAugment 以及来自文本转语音（TTS）的合成数据。最后，我们探索了基于 ROVER 的得分融合，以充分利用来自不同模型的互补假设。我们提交的系统在测试集上的混合错误率（MER）达到 16.87%，在挑战赛排名中位列第二。
引用
@article{arxiv.2210.14448,
title = {The NPU-ASLP System for The ISCSLP 2022 Magichub Code-Swiching ASR Challenge},
author = {Yuhao Liang and Peikun Chen and Fan Yu and Xinfa Zhu and Tianyi Xu and Lei Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.14448},
year = {2022}
}
备注
Submitted to ISCSLP 2022