論文の概要: End-to-end speech-to-dialog-act recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11419v2
• Date: Tue, 28 Jul 2020 22:12:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 10:04:23.634923
• Title: End-to-end speech-to-dialog-act recognition
• Title（参考訳）: エンドツーエンド音声認識
• Authors: Viet-Trung Dang, Tianyu Zhao, Sei Ueno, Hirofumi Inaguma, Tatsuya Kawahara
• Abstract要約: 本稿では,音声を直接ダイアログに変換するエンド・ツー・エンドのモデルを提案する。 提案モデルでは,対話行動認識ネットワークは,その潜在層において,音声から単語へのASRモデルと結合する。 ネットワーク全体がエンドツーエンドで微調整されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.58540444573232
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spoken language understanding, which extracts intents and/or semantic concepts in utterances, is conventionally formulated as a post-processing of automatic speech recognition. It is usually trained with oracle transcripts, but needs to deal with errors by ASR. Moreover, there are acoustic features which are related with intents but not represented with the transcripts. In this paper, we present an end-to-end model which directly converts speech into dialog acts without the deterministic transcription process. In the proposed model, the dialog act recognition network is conjunct with an acoustic-to-word ASR model at its latent layer before the softmax layer, which provides a distributed representation of word-level ASR decoding information. Then, the entire network is fine-tuned in an end-to-end manner. This allows for stable training as well as robustness against ASR errors. The model is further extended to conduct DA segmentation jointly. Evaluations with the Switchboard corpus demonstrate that the proposed method significantly improves dialog act recognition accuracy from the conventional pipeline framework.
• Abstract（参考訳）: 発話における意図や意味概念を抽出する音声言語理解は,従来の音声認識の後処理として定式化されている。 通常はオラクル文字で訓練されるが、ASRでエラーに対処する必要がある。 また、意図と関係があるが、本文では表現されない音響的特徴がある。 本稿では,決定論的書き起こし過程を伴わずに音声を対話的動作に変換するエンド・ツー・エンドモデルを提案する。 提案モデルでは,単語レベルASR復号情報の分散表現を提供するソフトマックス層より前の潜在層において,対話行動認識ネットワークを音響対単語ASRモデルと結合する。 そして、ネットワーク全体がエンドツーエンドで微調整される。 これにより、安定したトレーニングと、ASRエラーに対する堅牢性が可能になる。 モデルはさらに拡張され、DAセグメンテーションが共同で実行される。 Switchboard corpus を用いた評価では,従来のパイプラインフレームワークからダイアログの動作認識精度を大幅に向上することが示された。

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