論文の概要: Language-agnostic Multilingual Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09571v1
• Date: Mon, 20 Apr 2020 18:57:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 19:13:22.212668
• Title: Language-agnostic Multilingual Modeling
• Title（参考訳）: 言語非依存な多言語モデリング
• Authors: Arindrima Datta, Bhuvana Ramabhadran, Jesse Emond, Anjuli Kannan, Brian Roark
• Abstract要約: 我々は,言語に依存しない多言語ASRシステムを構築し,多対一のトランスデューサを用いて,すべての言語を1つの書き起こしシステムに変換する。 我々は,ヒンディー語,ベンガル語,タミル語,カナダ語の4つの言語を用いて,言語に依存しない多言語モデルを用いて,単語誤り率(WER)を最大10%削減できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.06484126933893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multilingual Automated Speech Recognition (ASR) systems allow for the joint training of data-rich and data-scarce languages in a single model. This enables data and parameter sharing across languages, which is especially beneficial for the data-scarce languages. However, most state-of-the-art multilingual models require the encoding of language information and therefore are not as flexible or scalable when expanding to newer languages. Language-independent multilingual models help to address this issue, and are also better suited for multicultural societies where several languages are frequently used together (but often rendered with different writing systems). In this paper, we propose a new approach to building a language-agnostic multilingual ASR system which transforms all languages to one writing system through a many-to-one transliteration transducer. Thus, similar sounding acoustics are mapped to a single, canonical target sequence of graphemes, effectively separating the modeling and rendering problems. We show with four Indic languages, namely, Hindi, Bengali, Tamil and Kannada, that the language-agnostic multilingual model achieves up to 10% relative reduction in Word Error Rate (WER) over a language-dependent multilingual model.
• Abstract（参考訳）: 多言語自動音声認識(asr)システムは、1つのモデルでデータリッチ言語とデータスカルス言語の合同学習を可能にする。 これにより、言語間でのデータとパラメータの共有が可能になる。 しかし、最先端の多言語モデルは言語情報のエンコーディングを必要とするため、新しい言語に拡張する際の柔軟性や拡張性は低い。 言語に依存しない多言語モデルはこの問題に対処するのに役立ち、また複数の言語が頻繁に使用される多文化社会にも適している。 本稿では,全ての言語を1つの書き体系に変換する言語非依存多言語asrシステムを構築するための新しい手法を提案する。 このように、類似の音響はグラテムの単一の正準ターゲットシーケンスにマッピングされ、モデリングと描画の問題を効果的に分離する。 我々は,ヒンディー語,ベンガル語,タミル語,カナダ語の4つの言語を用いて,言語に依存しない多言語モデルを用いて,単語誤り率(WER)を最大10%削減できることを示す。

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