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Cross-Language Transfer Learning-based Lhasa-Tibetan Speech Recognition

Computers, Materials & Continua 2022年第10期73卷 629-639页

作者： Zhijie Wang Yue Zhao Licheng Wu Xiaojun Bi Zhuoma Dawa Qiang Ji School of Information Engineering Minzu University of ChinaBeijing100081China School of Chinese Ethnic Minority Languages and Literatures Minzu University of ChinaBeijing100081China Department of Electrical Computerand Systems EngineeringRensselaer Polytechnic InstituteTroyNY 12180-3590USA

As one of Chinese minority languages,Tibetan speech recognition technology was not researched upon as extensively as Chinese and English were until ***,along with the relatively small Tibetan corpus,has resulted in an unsatisfying performance of Tibetan speech recognition based on an end-to-end *** paper aims to achieve an accurate Tibetan speech recognition using a small amount of Tibetan training *** demonstrate effective methods of Tibetan end-to-end speech recognition via cross-language transfer learning from three aspects:modeling unit selection,transfer learning method,and source language *** results show that the Chinese-Tibetan multi-language learning method using multilanguage character set as the modeling unit yields the best performance on Tibetan Character Error Rate(CER)at 27.3%,which is reduced by 26.1%compared to the language-specific *** our method also achieves the 2.2%higher accuracy using less amount of data compared with the method using Tibetan multi-dialect transfer learning under the same model structure and data set.

关键词： Cross-language transfer learning low-resource language modeling unit Tibetan speech recognition

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