音声・テキストペアが存在しない状況におけるTTSおよびSTTによる合成データ混合を用いたASR学習

AutomaticSpeechRecognition（ASR）モデルの性能向上のための，Text-To-Speech（TTS）やSpeech-To-Text（STT）を用いたデータ拡張手法が多数提案されている．従来は，既存の音声コーパスの音声部分からSTTによりテキストを作成したペアデータや，付随するテキスト部分からTTSにより合成音声を作成したペアデータを学習に用いることが多い．TTSデータ単体では性能が悪化することが報告されており，STTで作成したデータや，TTSデータの作成に使用した元データとの混合がASR性能向上に有効であると示されている．本研究では，音声・テキストのペアデータが存在しない状況を想定し，TTSとSTTに入力するデータの由来が異なる場合でも，混合合成データで性能向上が可能であることを確認した．さらに混合比率の影響や，TTSに用いる記事テキストの特徴が推論結果に与える影響についても検討する．