論文の概要: Learning to Count Words in Fluent Speech enables Online Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04928v3
• Date: Tue, 24 Nov 2020 13:59:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 02:52:29.889161
• Title: Learning to Count Words in Fluent Speech enables Online Speech Recognition
• Title（参考訳）: 会話中の単語を数える学習でオンライン音声認識が可能に
• Authors: George Sterpu, Christian Saam, Naomi Harte
• Abstract要約: 本稿では,変換器を用いたオンライン音声認識システムであるTarisを紹介する。 LRS2、LibriSpeech、Aishell-1データセットで実施された実験では、オンラインシステムは5セグメントの動的アルゴリズム遅延を持つ場合、オフラインシステムと同等に動作することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.74796391075403
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sequence to Sequence models, in particular the Transformer, achieve state of the art results in Automatic Speech Recognition. Practical usage is however limited to cases where full utterance latency is acceptable. In this work we introduce Taris, a Transformer-based online speech recognition system aided by an auxiliary task of incremental word counting. We use the cumulative word sum to dynamically segment speech and enable its eager decoding into words. Experiments performed on the LRS2, LibriSpeech, and Aishell-1 datasets of English and Mandarin speech show that the online system performs comparable with the offline one when having a dynamic algorithmic delay of 5 segments. Furthermore, we show that the estimated segment length distribution resembles the word length distribution obtained with forced alignment, although our system does not require an exact segment-to-word equivalence. Taris introduces a negligible overhead compared to a standard Transformer, while the local relationship modelling between inputs and outputs grants invariance to sequence length by design.
• Abstract（参考訳）: シーケンスモデル、特にトランスフォーマーへのシーケンスは、自動音声認識における技術結果の状態を達成している。 しかし、実際の使用は全発話遅延が許容される場合に限られる。 本稿では,インクリメンタル・ワード・カウンティングの補助タスクにより,トランスフォーマティブを用いたオンライン音声認識システムtarisを紹介する。 累積的な単語和を用いて音声を動的に分節し、その熱心に単語に復号できる。 LRS2、LibriSpeech、Aishell-1といった英語とマンダリンの音声のデータセットで行った実験によると、オンラインシステムは5セグメントの動的なアルゴリズム遅延がある場合、オフラインのものと同等に動作する。 さらに, 推定セグメント長分布は, 正確なセグメント間等価性は必要とせず, 強制アライメントにより得られる単語長分布に類似していることを示す。 Tarisは標準のTransformerに比べて無視できないオーバーヘッドを導入し、入力と出力の間の局所的な関係は設計によってシーケンス長に不変性を与える。

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