Selective Augmentation: Improving Universal Automatic Phonetic Transcription via G2P Bootstrapping

Esta pesquisa propõe a Aumentação Seletiva, uma abordagem de bootstrapping para melhorar a transcrição fonética automática universal (APT) ao transferir seletivamente distinções linguísticas, abordando a limitação de dados de treinamento de alta qualidade. O método aumentou a precisão do vozeamento de plosivas em 17,6% e introduziu o reconhecimento de aspiração usando dados aumentados de uma língua auxiliar como o hindi.