Laddar…
Academic Journal
Аналитический обзор методов решения проблемы малых наборов данных при создании систем автоматического распознавания речи для малоресурсных языков
Irina Kipyatkova, Ildar Kagirov
Информатика и автоматизация, Vol 21, Iss 4, Pp 678-709 (2022)
Sparad:
| Titel | Аналитический обзор методов решения проблемы малых наборов данных при создании систем автоматического распознавания речи для малоресурсных языков |
|---|---|
| Författarna | Irina Kipyatkova, Ildar Kagirov |
| Utgivningsår |
2022
|
| Källa |
Информатика и автоматизация, Vol 21, Iss 4, Pp 678-709 (2022)
|
| Beskrivning |
В статье рассматриваются основные методы решения проблемы малых наборов обучающих данных для создания автоматических систем распознавания речи для так называемых малоресурсных языков. Рассматривается понятие малоресурсных языков и формулируется рабочая дефиниция на основании ряда работ по этой тематике. Определены основные трудности, связанные с применением классических схем автоматического распознавания речи к материалу малоресурсных языков, и очерчен круг основных методов, использующихся для решения обозначенных проблем. В статье подробно рассматриваются методы аугментации данных, переноса знаний и сбора речевого материала. В зависимости от конкретной задачи, выделяются методы аугментации аудиоматериала и текстовых данных, переноса знаний и мультизадачного обучения. Отдельный раздел статьи посвящен существующему информационному обеспечению, базам данных и основным принципам их организации с точки зрения работы с малоресурсными языками. Делаются выводы об оправданности методов аугментации данных и переноса знаний для языков с минимальным информационным обеспечением. В случае полного отсутствия данных для конкретного языка и родительских моделей структурно схожих языков предпочтительным вариантом является сбор новой базы данных, в том числе, при помощи краудсорсинга. Многозадачные модели переноса знаний оказываются эффективными в том случае, если исследователь располагает набольшими наборами данных. Если доступны данные по языку с достаточными ресурсами, предпочтительной является работа с языковой парой. Сделанные в результате данного обзора выводы в дальнейшем предполагается применить при работе с малоресурсным карельским языком, для которого авторы статьи создают систему автоматического распознавания речи.
|
| Dokumenttyp |
article
|
| Språk |
English
Russian |
| Information om utgivare |
Russian Academy of Sciences, St. Petersburg Federal Research Center, 2022.
|
| Ämnestermer | |
