論文の概要: Lattice-based Improvements for Voice Triggering Using Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.10822v1
• Date: Sat, 25 Jan 2020 01:34:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 23:59:18.469151
• Title: Lattice-based Improvements for Voice Triggering Using Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いた音声トリガの格子に基づく改善
• Authors: Pranay Dighe, Saurabh Adya, Nuoyu Li, Srikanth Vishnubhotla, Devang Naik, Adithya Sagar, Ying Ma, Stephen Pulman, Jason Williams
• Abstract要約: 誤ったトリガーの緩和は、プライバシー中心の非侵入型スマートアシスタントを構築する上で重要な側面である。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた自動音声認識(ASR)格子の解析に基づく新しい手法を用いて,FTM(False trigger mitigation)の課題に対処する。 実験では,99%の真正率(TPR)で偽トリガーの87%を軽減し,FTMタスクにおいてGNNが極めて正確であることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.378732821814816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Voice-triggered smart assistants often rely on detection of a trigger-phrase before they start listening for the user request. Mitigation of false triggers is an important aspect of building a privacy-centric non-intrusive smart assistant. In this paper, we address the task of false trigger mitigation (FTM) using a novel approach based on analyzing automatic speech recognition (ASR) lattices using graph neural networks (GNN). The proposed approach uses the fact that decoding lattice of a falsely triggered audio exhibits uncertainties in terms of many alternative paths and unexpected words on the lattice arcs as compared to the lattice of a correctly triggered audio. A pure trigger-phrase detector model doesn't fully utilize the intent of the user speech whereas by using the complete decoding lattice of user audio, we can effectively mitigate speech not intended for the smart assistant. We deploy two variants of GNNs in this paper based on 1) graph convolution layers and 2) self-attention mechanism respectively. Our experiments demonstrate that GNNs are highly accurate in FTM task by mitigating ~87% of false triggers at 99% true positive rate (TPR). Furthermore, the proposed models are fast to train and efficient in parameter requirements.
• Abstract（参考訳）: 音声トリガー付きスマートアシスタントは、ユーザリクエストを聴く前にトリガーフレーズの検出に依存することが多い。 誤ったトリガーの緩和は、プライバシー中心の非侵入型スマートアシスタントを構築する上で重要な側面である。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた自動音声認識(ASR)格子の解析に基づく新しい手法を用いて,偽トリガ緩和(FTM)の課題に対処する。 提案手法は, 誤り発生音声のデコード格子は, 格子弧上の多くの代替経路や予期せぬ単語に関して, 正しく起動された音声の格子と比較して不確実性を示す。 純粋なトリガーフレーズ検出モデルは,ユーザ音声の意図を完全に活用していないが,ユーザ音声の完全復号化格子を用いることで,スマートアシスタントを意図しない音声を効果的に緩和することができる。 本論文では,2種類のGNNをデプロイする。 1)グラフ畳み込み層及び 2) セルフアテンション機構 実験では,99%の真正率(TPR)で偽トリガの87%を軽減し,FTMタスクにおいてGNNが極めて正確であることを示した。 さらに,提案モデルではパラメータ要求の学習が高速かつ効率的である。

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