合成単語データを用いた低コスト高品質な音声認識のドメイン適応

の専門分野における用語の認識精度に課題を抱える深層学習により高い性能を発揮している汎用音声場合がある．特定のドメインに適応した音声認識モ認識モデルは，ドメインに適応した出力を行うにはデルの研究はこれまでに多く進められてきた[3][4]．ファインチューニングによる追加学習を必要としてドメイン適応の手法として従来はそのドメインにおいる．先行研究では大規模言語モデルと制御音声合ける実際の音声コーパスやクラウドソーシングを用成を用いたデータ拡張による音声認識モデルのファいたファインチューニングが行われてきた[5][6]．インチューニング手法が提案されているが，コストしかし，これらのデータを収集するには多くの費用と未知語の学習の面で課題が残る．本研究では単語と時間がかかり，この手法による学習は容易ではのみの制御音声合成を結合した音声データを用いたない．低コストかつ，高品質なファインチューニング手法そこで，低コストなドメイン適応の手法として大を提案する．実験では既存手法と比較して，提案手規模言語モデルと制御音声合成を用いたデータ拡張法によるファインチューニングは1/3程度の学習コによるファインチューニングが提案されている[7]．ストでより多くの未知語を学習することができるこここでは学習したい単語（以下，ターゲット単語)とを示した．を含む文を大規模言語モデルを用いて生成し，その文を制御音声合成により音声化して学習データを拡