Multi-task Learning with Auxiliary Cross-attention Transformer for Low-Resource Multi-dialect Speech Recognition

变压器 计算机科学 语音识别 任务(项目管理) 自然语言处理 工程类 电气工程 电压 系统工程
作者
Zhengjia Dan,Yue Zhao,Xiaojun Bi,Licheng Wu,Qiang Ji
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 107-118 被引量:2
标识
DOI:10.1007/978-3-031-17120-8_9
摘要

In this paper, we apply multi-task learning to perform low-resource multi-dialect speech recognition, and propose a method combining Transformer and soft parameter sharing multi-task learning. Our model has two task streams: the primary task stream that recognizes speech and the auxiliary task stream identifies the dialect. The auxiliary task stream provides the dialect identification information to the auxiliary cross-attention of the primary task stream, so that the primary task stream has dialect discrimination. Experimental results on the task of Tibetan multi-dialect speech recognition show that our model outperforms the single-dialect model and hard parameter sharing based multi-dialect model, by reducing the average syllable error rate (ASER) by 30.22% and 3.89%, respectively.
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