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SynthASR: Unlocking Synthetic Data for Speech Recognition
本文为Alexa Speech, 在.06.14更新的文章，主要使用tts合成的语料来优化ASR，从而提高ASR的性能，具体的文章链接
/pdf/2106.07803.pdf
1背景
e2e的asr比传统的hybird asr在性能显出突出的优势，但训练ASR模型需要大量的标注数据，这将需要很大的成本开销。同时，tts系统合成的语音质量可以媲美人类的自然语音，而且可以合成不同风格和韵律的语音，因此使用TTS合成的语音来优化ASR成为本文研究的重点。
2详细设计
本文使用的tts为multi-speaker tts，其中包括对prosody和speaker建模的encoder，具体的结构如图2所示。另外asr使用了rnn-t的结构，具体如图1所示，tts合成的不同风格不同说话人的语料来给rnn-t来训练。另外，本文使用multi-stage 训练策略来适用不同domain的应用，避免了 catastrophic forgetting问题，为了避免使用合成数据造成参数更新范围太大，提出了如公式2的elastic penalty。
3实验
本文使用LibriSpeech 960h数据来训练rnn-t作为benchmark，然后使用480h数据训练rnn-t作为baseline,然后使用480h+syn 1150h小时训练rnn-t，结果如table1 所示，使用480h+syn 1150h比只使用480h的效果较好。table 2使用multi-stage来训练rnn-t的效果，结果显示使用multi-stage可以提高性能。
4总结
本文使用TTS合成的语音和multi-stage 训练方法来优化ASR的性能，从而降低其wer。
