移动设备正在转换人们与计算机交互的方式，以及对应用程序的语音接口更重要。最近发布的自动语音识别系统非常准确，但通常需要强大的机械（专业图形处理单元）推断，这使得它们在商品设备上运行不切实际，特别是在流模式下运行。通过对（Khassanov等人，2021）的基线哈萨克斯坦模型的推理时间（Khassanov等，2021）的推理时间留下了深刻的印象，我们训练了一个新的基线声学模型（在与上述纸上相同的数据集上）和三种语言模型用于COQUI STT框架。结果看起来很有希望，但进一步训练和参数扫描的时期，或者是限制ASR系统必须支持的词汇，以达到生产水平精度。

构建可用的无线电监控自动语音识别（ASR）系统是资源不足的语言的一项挑战性任务，但这在广播是公众沟通和讨论的主要媒介的社会中至关重要。联合国在乌干达的最初努力证明了如何理解被社交媒体排除在社交媒体中的农村人的看法在国家规划中很重要。但是，由于缺乏转录的语音数据集，这些努力正受到挑战。在本文中，Makerere人工智能研究实验室发布了155小时的Luganda Radio演讲语料库。据我们所知，这是撒哈拉以南非洲第一个公开可用的广播数据集。本文描述了语音语料库的开发，并使用开源语音识别工具包Coqui STT Toolkit提出了基线Luganda ASR绩效结果。

我们研究应用语言模型（LM）对指示语言自动语音识别（ASR）系统输出的影响。我们微调WAV2VEC $ 2.0 $型号的$ 18 $指示性语言，并通过根据各种来源派生的文本训练的语言模型调整结果。我们的发现表明，平均字符错误率（CER）降低了$ 28 $ \％，平均单词错误率（WER）在解码LM后降低了$ 36 $ \％。我们表明，与多样化的LM相比，大型LM可能无法提供实质性的改进。我们还证明，可以在特定于域的数据上获得高质量的转录，而无需重新培训ASR模型并显示了生物医学领域的结果。

接受社会辅助机器人的基本功能之一是其与环境中其他代理商的通信能力。在Robin项目的背景下，调查了通过与机器人的语音互动的情境对话。本文介绍了具有深度神经网络的不同语音识别实验，专注于生产快速（从网络本身的100ms延迟下），而仍然可靠的型号。即使关键所需特性之一是低延迟，最终的深度神经网络模型也能实现识别罗马尼亚语的最新状态，以获得9.91％的字错误率（WER），当与语言模型相结合，从而改善以前的结果同时提供了改进的运行时性能。此外，我们探索了两个模块，用于校正ASR输出（连字符和大写恢复和未知单词校正），针对Robin项目的目标（在封闭的微观世界中对话）。我们根据API设计模块化架构，允许整合引擎（机器人或外部）根据需要将可用模块链接在一起。最后，我们通过将其集成在相关平台中并通过上传文件或录制新的语音来测试所提出的设计。

自动语音识别和文本到语音系统主要以监督方式培训，需要高质量，准确标记的语音数据集。在这项工作中，我们研究语音数据的常见问题，并为语音数据集的构建和交互式错误分析引入工具箱。施工工具基于K \“urzinger等。工作，并且，尽我们所知，数据集探索工具是世界上第一个这类开源工具。我们演示了如何应用这些工具来创建一个俄语语音数据集并分析现有语音数据集（多语种LibrisPeech，Mozilla Common语音）。该工具是开放的，作为Nemo框架的一部分。

最近，将音频转换为文本的系统自动语音识别（ASR）在机器学习社区中引起了很多关注。因此，Huggingface发布了许多公开模型。但是，这些ASR模型中的大多数都有英文提供。泰语中只有少数模型可用。此外，大多数泰国ASR型号都是封闭的，现有开源模型的性能缺乏稳健性。为了解决这个问题，我们使用泰语CommonVoice Corpus V8培训了一种新的ASR模型，并在预训练的XLSR-WAV2VEC模型上训练ASR模型，并训练Trigram语言模型以提高我们的ASR模型的性能。我们希望我们的模型对泰国的个人和ASR社区有益。

我们提出了一种用于计算自动语音识别（ASR）中错误率的新方法。这个新的指标是针对包含半字符的语言，可以以不同形式编写相同的字符。我们在印地语中实施了我们的方法论，这是指示上下文中的主要语言之一，我们认为这种方法可扩展到包含大型字符集的其他类似语言。我们称我们的指标替代单词错误率（AWER）和替代字符错误率（ACER）。我们使用wav2Vec 2.0 \ cite {baevski2020wav2vec}训练我们的ASR模型。此外，我们使用语言模型来改善我们的模型性能。我们的结果表明，在分析单词和角色级别的错误率方面有了显着提高，ASR系统的可解释性提高了高达$ 3 $ \％的AWER，印地语的ACER $ 7 $ \％。我们的实验表明，在具有复杂发音的语言中，有多种写单词而不改变其含义的方式。在这种情况下，Awer和Acer将更有用，而不是将其作为指标。此外，我们通过新的公制脚本为印地语开了一个21小时的新基准测试数据集。

人民的言论是自由下载的30,000小时，并在CC-BY-SA下进行学术和商业用途的许可的受监管的会话英语语音识别数据集（具有CC-by子集）。通过使用现有转录搜索适当许可的音频数据来通过搜索互联网来收集数据。我们描述了我们的数据收集方法，并在Apache 2.0许可证下发布了我们的数据收集系统。我们表明，在此数据集上培训的模型在Librispeech的测试清洁测试集上实现了9.98％的单词错误率。最后，我们讨论了围绕创建一个相当大量的机器学习的法律和道德问题，并计划继续维护项目的计划根据MLCommons的赞助。

已经证明了深度学习技术在各种任务中有效，特别是在语音识别系统的发展中，即旨在以一系列写词中的音频句子转录音频句子的系统。尽管该地区进展，但语音识别仍然可以被认为是困难的，特别是对于缺乏可用数据的语言，例如巴西葡萄牙语（BP）。从这个意义上讲，这项工作介绍了仅使用打开可用的音频数据的公共自动语音识别（ASR）系统的开发，从Wav2Vec 2.0 XLSR-53模型的微调，在许多语言中，通过BP数据进行了多种。最终模型在7个不同的数据集中呈现12.4％的平均误差率（在应用语言模型时10.5％）。根据我们的知识，这是开放ASR系统中BP的最佳结果。

开发语音技术是对低资源语言的挑战，其中注释和原始语音数据稀疏。马耳他是一种这样的语言。近年来，对马耳他的计算处理有所增加，包括语音技术，但后者的资源仍然稀疏。在本文中，我们考虑提高这些语言的语音识别的数据增强技术，专注于马耳他作为测试用例。我们考虑三种不同类型的数据增强：无监督的培训，多语言培训和合成演讲的使用作为培训数据。目标是确定这些技术或它们的组合，是改善起始点是大约7小时转录语音的语言的语言的最有效。我们的结果表明，在这里研究了三种数据增强技术，导致我们在不使用语言模型的情况下实现15％的绝对增长。

最近的言语和语言技术的方法预先rain非常大型模型，用于特定任务。然而，这种大型模型的好处通常仅限于世界上少数资源丰富的语言。在这项工作中，我们对来自印度次大陆的低资源语言构建ASR系统进行多种贡献。首先，我们从各种领域策划40个印度语言的17,000小时的原始语音数据，包括教育，新闻，技术和金融。其次，使用这种原始语音数据，我们预先存在于40个印度语言的Wav2Vec样式模型的多个变体。第三，我们分析佩带的模型以查找关键特点：码本矢量的类似探测音素在语言中共享，跨层的表示是语言系列的判别，并且注意力头通常会在小型本地窗口中注意。第四，我们微调了9种语言的下游ASR模型，并在3个公共数据集上获得最先进的结果，包括非常低的资源语言，如Sinhala和Nepali。我们的工作建立了多语言预介质是建立ASR系统的有效策略，为印度次大陆的语言上不同的扬声器建立ASR系统。

我们提出Vakyansh，这是一种用指示语言识别语音识别的端到端工具包。印度拥有近121种语言和大约125亿扬声器。然而，大多数语言在数据和预验证的模型方面都是低资源。通过Vakyansh，我们介绍了自动数据管道，用于数据创建，模型培训，模型评估和部署。我们以23个指示语言和Train Wav2Vec 2.0预验证的模型创建14,000小时的语音数据。然后，对这些预审预告措施的模型进行了修订，以创建18个指示语言的最先进的语音识别模型，其次是语言模型和标点符号修复模型。我们以使命开源所有这些资源，这将激发语音社区使用ASR模型以指示语言开发语音的首次应用程序。

The Common Voice corpus is a massively-multilingual collection of transcribed speech intended for speech technology research and development. Common Voice is designed for Automatic Speech Recognition purposes but can be useful in other domains (e.g. language identification). To achieve scale and sustainability, the Common Voice project employs crowdsourcing for both data collection and data validation. The most recent release includes 29 languages, and as of November 2019 there are a total of 38 languages collecting data. Over 50,000 individuals have participated so far, resulting in 2,500 hours of collected audio. To our knowledge this is the largest audio corpus in the public domain for speech recognition, both in terms of number of hours and number of languages. As an example use case for Common Voice, we present speech recognition experiments using Mozilla's DeepSpeech Speech-to-Text toolkit. By applying transfer learning from a source English model, we find an average Character Error Rate improvement of 5.99 ± 5.48 for twelve target languages (German, French, Italian, Turkish, Catalan, Slovenian, Welsh, Irish, Breton, Tatar, Chuvash, and Kabyle). For most of these languages, these are the first ever published results on end-to-end Automatic Speech Recognition.

低资源语言的自动语音识别（ASR）改善了语言少数群体的访问，以便人工智能（AI）提供的技术优势。在本文中，我们通过创建一个新的粤语数据集来解决香港广东语言的数据稀缺问题。我们的数据集多域粤语语料库（MDCC）由73.6小时的清洁阅读语音与成绩单配对，从香港的粤语有声读物收集。它结合了哲学，政治，教育，文化，生活方式和家庭领域，涵盖了广泛的主题。我们还查看所有现有的粤语数据集，并在两个最大的数据集（MDCC和公共语音ZH-HK）上执行实验。我们根据其语音类型，数据源，总大小和可用性分析现有数据集。使用Fairseq S2T变压器，最先进的ASR模型进行实验结果，显示了我们数据集的有效性。此外，我们通过在MDCC和常见的声音ZH-HK上应用多数据集学习来创建一个强大而强大的粤语ASR模型。

在本文中，我们介绍了从包含超过80,000个小时的未标记的语音的大型数据集预处理捷克单语音频变压器方面的进展，随后使用内域数据组合对自动语音识别任务进行微调，并对模型进行微调。6000小时的跨域转录语音。我们在两个公共数据集（CommunVoice和Voxpopuli）和Malach Project中的一个非常具有挑战性的数据集中评估了各种微调设置的大量实验调色板。我们的结果表明，单语WAV2VEC 2.0模型是强大的ASR系统，它可以利用大型标记和未标记的数据集并成功与最先进的LVCSR系统竞争。此外，当没有用于目标ASR任务的培训数据时，WAV2VEC模型被证明是很好的零射门学习者。

在移动设备上的语音模型（在设备个性化）上的个性化是一个活跃的研究领域，但是通常，移动设备比配对的音频文本数据具有更多的仅文本数据。我们探索培训有关仅文本数据的个性化语言模型，该模型在推理期间用于提高该用户的语音识别性能。我们在一个用户群体的Librispeech语料库上进行了实验，并为Gutenberg Project的每个用户提供了个性化的文本数据。我们发布此特定于用户的LibrisPeech（UserLibri）数据集，以帮助未来的个性化研究。LibrisPeech音频转录对分为来自测试清洁数据集的55个用户，另外有52位用户。我们能够降低流媒体和非启动模型中的两个集合中每个用户的平均单词错误率，包括在流式传输时为更难的测试用户组的2.5改进。

Designing a natural voice interface rely mostly on Speech recognition for interaction between human and their modern digital life equipment. In addition, speech recognition narrows the gap between monolingual individuals to better exchange communication. However, the field lacks wide support for several universal languages and their dialects, while most of the daily conversations are carried out using them. This paper comes to inspect the viability of designing an Automatic Speech Recognition model for the Sudanese dialect, which is one of the Arabic Language dialects, and its complexity is a product of historical and social conditions unique to its speakers. This condition is reflected in both the form and content of the dialect, so this paper gives an overview of the Sudanese dialect and the tasks of collecting represented resources and pre-processing performed to construct a modest dataset to overcome the lack of annotated data. Also proposed end- to-end speech recognition model, the design of the model was formed using Convolution Neural Networks. The Sudanese dialect dataset would be a stepping stone to enable future Natural Language Processing research targeting the dialect. The designed model provided some insights into the current recognition task and reached an average Label Error Rate of 73.67%.

We study the capabilities of speech processing systems trained simply to predict large amounts of transcripts of audio on the internet. When scaled to 680,000 hours of multilingual and multitask supervision, the resulting models generalize well to standard benchmarks and are often competitive with prior fully supervised results but in a zero-shot transfer setting without the need for any fine-tuning. When compared to humans, the models approach their accuracy and robustness. We are releasing models and inference code to serve as a foundation for further work on robust speech processing.

培训多语言自动语音识别（ASR）系统具有挑战性，因为声学和词汇信息通常是特定于语言的。由于缺乏开源数据集和不同方法的结果，培训对Indo语言的多语言系统更加困难。我们将端到端多语言语音识别系统的性能与以语言识别（LID）为条件的单语模型的性能进行比较。来自多语言模型的解码信息用于语言识别，然后与单语模型结合使用，以改善跨语言的50％WER。我们还提出了一种类似的技术来解决代码切换问题，并在印度英语和孟加拉国英语中分别达到21.77和28.27。我们的工作谈到了如何将基于变压器的ASR尤其是WAV2VEC 2.0应用于开发用于指示语言的多语言ASR和代码转换ASR。

本文介绍了阿拉伯语多方面自动语音识别的设计与开发。深度神经网络正在成为解决顺序数据问题的有效工具，特别是采用系统的端到端培训。阿拉伯语语音识别是一个复杂的任务，因为存在多种方言，非可用性的大型语言和遗失的声音。因此，这项工作的第一种贡献是开发具有完全或至少部分发声转录的大型多方面语料库。此外，开源语料库已从多个源收集，通过定义公共字符集来对转录中的非标准阿拉伯字母表进行标准化。第二款贡献是开发框架，用于培训实现最先进的性能的声学模型。网络架构包括卷积和复发层的组合。音频数据的频谱图特征在频率VS时域中提取并在网络中馈送。通过复发模型产生的输出帧进一步训练以使音频特征与其相应的转录序列对齐。使用具有Tetra-Gram语言模型的波束搜索解码器来执行序列对准。所提出的系统实现了14％的错误率，以前优于以前的系统。