論文の概要: Scaling Up Online Speech Recognition Using ConvNets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09727v1
• Date: Mon, 27 Jan 2020 12:55:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 08:23:58.659636
• Title: Scaling Up Online Speech Recognition Using ConvNets
• Title（参考訳）: ConvNetsを用いたオンライン音声認識のスケールアップ
• Authors: Vineel Pratap, Qiantong Xu, Jacob Kahn, Gilad Avidov, Tatiana Likhomanenko, Awni Hannun, Vitaliy Liptchinsky, Gabriel Synnaeve, Ronan Collobert
• Abstract要約: 我々は、TDS(Time-Depth Separable)畳み込みとCTC(Connectionist Temporal Classification)に基づくオンラインエンドツーエンド音声認識システムを設計する。 我々は,将来的なコンテキストを制限し,精度を維持しながらレイテンシを低減するため,コアTDSアーキテクチャを改善した。 このシステムは、よく調整されたハイブリッドASRベースラインの3倍のスループットを持ち、レイテンシも低く、単語エラー率も優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.75588539732141
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We design an online end-to-end speech recognition system based on Time-Depth Separable (TDS) convolutions and Connectionist Temporal Classification (CTC). We improve the core TDS architecture in order to limit the future context and hence reduce latency while maintaining accuracy. The system has almost three times the throughput of a well tuned hybrid ASR baseline while also having lower latency and a better word error rate. Also important to the efficiency of the recognizer is our highly optimized beam search decoder. To show the impact of our design choices, we analyze throughput, latency, accuracy, and discuss how these metrics can be tuned based on the user requirements.
• Abstract（参考訳）: 我々はTDS(Time-Depth Separable)畳み込みとCTC(Connectionist Temporal Classification)に基づくオンラインエンドツーエンド音声認識システムの設計を行う。 我々は,将来的なコンテキストを制限し,精度を維持しながらレイテンシを低減するため,コアTDSアーキテクチャを改善した。 このシステムは、よく調整されたハイブリッドASRベースラインの3倍のスループットを持ち、レイテンシも低く、単語エラー率も優れている。 また、認識器の効率性には、高度に最適化されたビーム探索デコーダも重要です。 設計選択の影響を示すために、スループット、レイテンシ、正確性を分析し、ユーザ要求に基づいてこれらのメトリクスをどのように調整できるかを議論します。

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