语音识别论文：Comparing the Benefit of Synthetic Training Data for Various Automatic Speech Recognition Arc

声明：我主要从事语音合成，对语音识别的学习主要出于兴趣。文章内容摘要如有错误，还望读者指出，共同​学习进步。

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Comparing the Benefit of Synthetic Training Data for Various Automatic Speech Recognition Architectures

本文2021.04.12号由德国亚琛工业大学计算机科学系发布，主要对比使用TTS合成的数据对不同ASR架构的影响，具体的文章链接

https://arxiv.org/pdf/2104.05379.pdf

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内容摘要

就目前的ASR架构，主要分为attention encoder-decoder(AED)，connectionist-temporal-classification(CTC)和Hybrid ASR​。其中效果最好的还是Hybrid ASR​。本文主要使用TTS进行数据增广，使AED的性能逼近Hybrid ASR​。

本文是TTS和ASR都使用LibriSpeech-100，合成使用的文本是LibriSpeech-360，具体的结果如table 5​所示，主要的结论如下：

1）使用TTS增广数据对AED提升很大，对Hybrid ASR和CTC​相对较小；

2）即使使用TTS增光数据，AED还是无法达到Hybrid ASR的性能；

3）虽然TTS数据对Hybrid ASR影响很小，本文使用LibriSpeech-100来训练Hybrid ASR，在干净和噪声数据集上获得了目前WER较好的3.3%/10%的表现。

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