論文の概要: Rnn-transducer with language bias for end-to-end Mandarin-English code-switching speech recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08126v1
• Date: Wed, 19 Feb 2020 12:01:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 13:25:52.181695
• Title: Rnn-transducer with language bias for end-to-end Mandarin-English code-switching speech recognition
• Title（参考訳）: エンドツーエンドマンダリン英語コード切替音声認識のための言語バイアス付きrnnトランスデューサ
• Authors: Shuai Zhang, Jiangyan Yi, Zhengkun Tian, Jianhua Tao, Ye Bai
• Abstract要約: 本稿では,言語バイアスを考慮したリカレントニューラルネットワークトランスデューサ(RNN-T)モデルを提案する。 我々は、CSの点を予測するためにモデルにバイアスを与えるために、言語アイデンティティを使用する。 これにより、言語識別情報を転写から直接学習するモデルが促進され、追加のLIDモデルが不要になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.105818353866354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, language identity information has been utilized to improve the performance of end-to-end code-switching (CS) speech recognition. However, previous works use an additional language identification (LID) model as an auxiliary module, which causes the system complex. In this work, we propose an improved recurrent neural network transducer (RNN-T) model with language bias to alleviate the problem. We use the language identities to bias the model to predict the CS points. This promotes the model to learn the language identity information directly from transcription, and no additional LID model is needed. We evaluate the approach on a Mandarin-English CS corpus SEAME. Compared to our RNN-T baseline, the proposed method can achieve 16.2% and 12.9% relative error reduction on two test sets, respectively.
• Abstract（参考訳）: 近年,言語識別情報は,エンドツーエンドのコードスイッチング(CS)音声認識の性能向上に活用されている。 しかし、以前の研究では補助モジュールとして追加の言語識別(LID)モデルを使用しており、システム複合体の原因となっている。 本稿では,この問題を解決するために,言語バイアスを伴うrecurrent neural network transducer(rnn-t)モデルを提案する。 言語アイデンティティを使ってモデルをバイアスし,CS点を予測する。 これにより、言語識別情報を転写から直接学習するモデルが促進され、追加のLIDモデルが不要になる。 マンダリン・イングリッシュCSコーパスSEAMEのアプローチを評価する。 RNN-Tベースラインと比較して,提案手法は2つのテストセットに対してそれぞれ16.2%,12.9%の相対誤差低減を実現することができる。

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