論文の概要: Contextualizing ASR Lattice Rescoring with Hybrid Pointer Network Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07394v1
• Date: Fri, 15 May 2020 07:47:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 23:27:59.411742
• Title: Contextualizing ASR Lattice Rescoring with Hybrid Pointer Network Language Model
• Title（参考訳）: ハイブリッドポインタネットワーク言語モデルを用いたASR格子の文脈化
• Authors: Da-Rong Liu, Chunxi Liu, Frank Zhang, Gabriel Synnaeve, Yatharth Saraf, Geoffrey Zweig
• Abstract要約: 自動音声認識システムを構築する際には,ビデオメタデータが提供する文脈情報を利用することができる。 まず、ビデオメタデータの文脈ベクトル表現を抽出するために注意に基づく手法を用い、これらの表現をニューラルネットワークモデルへの入力の一部として利用する。 次に,メタデータ中の単語の発生確率を明示的に補間する,ハイブリッドポインターネットワーク手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.78064626111014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Videos uploaded on social media are often accompanied with textual descriptions. In building automatic speech recognition (ASR) systems for videos, we can exploit the contextual information provided by such video metadata. In this paper, we explore ASR lattice rescoring by selectively attending to the video descriptions. We first use an attention based method to extract contextual vector representations of video metadata, and use these representations as part of the inputs to a neural language model during lattice rescoring. Secondly, we propose a hybrid pointer network approach to explicitly interpolate the word probabilities of the word occurrences in metadata. We perform experimental evaluations on both language modeling and ASR tasks, and demonstrate that both proposed methods provide performance improvements by selectively leveraging the video metadata.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアにアップロードされたビデオは、しばしばテキストによる記述を伴う。 ビデオの自動音声認識(asr)システムを構築する際に,映像メタデータによって提供される文脈情報を利用することができる。 本稿では,ビデオ記述への選択的参加によるASR格子再構成について検討する。 まず,注意に基づく手法を用いて映像メタデータの文脈ベクトル表現を抽出し,これらの表現を格子解析中のニューラルネットワークモデルへの入力の一部として用いる。 次に,メタデータ中の単語の発生確率を明示的に補間する,ハイブリッドポインターネットワーク手法を提案する。 我々は,言語モデリングとasrタスクの両方について実験的評価を行い,提案手法がビデオメタデータを選択的に活用することにより,性能を向上させることを実証する。

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