While the field of speech recognition has recently advanced quickly, even the highest performing models struggle with accents. There are several methods of improving the performance on accents, but many are hard to implement or need high amounts of data and are therefore costly to implement. Therefore, examining the performance of the Wav2vec2 architecture, which previously has performed well on small amounts of labeled data, becomes relevant. Using a model trained in Swedish, this thesis fine-tunes the model on small datasets of three Swedish accents, to create both accent-dependent specialized models as well as an accent-independent general model. The specialized models perform better than the original model, and the general model performs approximately as well as each specialized model without sacrificing performance on non-accented Swedish. This means that the Wav2vec2 framework offers a low cost method of improving speech recognition that can be used to improve private and public services for larger parts of the population. / Trots att området för taligenkänning nyligen har avancerat snabbt, presterar även de bästa modellerna sämre vid språk med utländsk brytning. Det finns flera metoder för att förbättra prestandan på accenter, men många är komplexa eller behöver stora mängder data och är därför dyra att implementera. Därför blir det relevant att undersöka prestandan för Wav2vec2-arkitekturen, som tidigare har presterat väl med små mängder märkt träningsdata. En modell tränad i svenska finjusteras i denna avhandling på tre små datamängder bestående av olika svenska brytningar, för att skapa både brytningsberoende specialiserade modeller såväl som en brytningsoberoende generell modell. De specialiserade modellerna presterar bättre än originalmodellen, och den allmänna modellen presterar ungefär lika bra som varje specialiserad modell utan att ge avkall på prestanda på ickebruten svenska. Detta innebär att ramverket Wav2vec2 erbjuder en lågkostnadsmetod för att förbättra taligenkänning som kan användas för att förbättra privata och offentliga tjänster för större delar av befolkningen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-332129 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Dabiri, Arash |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), Stockholm : KTH Royal Institute of Technology |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2023:500 |
Page generated in 0.0022 seconds