論文の概要: Joint Speaker Counting, Speech Recognition, and Speaker Identification for Overlapped Speech of Any Number of Speakers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10930v2
• Date: Sat, 8 Aug 2020 20:25:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 05:09:31.266830
• Title: Joint Speaker Counting, Speech Recognition, and Speaker Identification for Overlapped Speech of Any Number of Speakers
• Title（参考訳）: 任意の話者の重畳音声に対する共同話者カウント, 音声認識, 話者識別
• Authors: Naoyuki Kanda, Yashesh Gaur, Xiaofei Wang, Zhong Meng, Zhuo Chen, Tianyan Zhou, Takuya Yoshioka
• Abstract要約: エンドツーエンドの話者分散音声認識モデルを提案する。 重複した音声における話者カウント、音声認識、話者識別を統一する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.3469744871394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose an end-to-end speaker-attributed automatic speech recognition model that unifies speaker counting, speech recognition, and speaker identification on monaural overlapped speech. Our model is built on serialized output training (SOT) with attention-based encoder-decoder, a recently proposed method for recognizing overlapped speech comprising an arbitrary number of speakers. We extend SOT by introducing a speaker inventory as an auxiliary input to produce speaker labels as well as multi-speaker transcriptions. All model parameters are optimized by speaker-attributed maximum mutual information criterion, which represents a joint probability for overlapped speech recognition and speaker identification. Experiments on LibriSpeech corpus show that our proposed method achieves significantly better speaker-attributed word error rate than the baseline that separately performs overlapped speech recognition and speaker identification.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,単音素重畳音声における話者数,音声認識,話者識別を統一するエンドツーエンド話者分散音声認識モデルを提案する。 本モデルは,任意の話者数からなる重畳音声認識手法であるアテンションベースエンコーダデコーダを用いた逐次出力訓練(SOT)に基づいて構築されている。 補助入力として話者インベントリを導入してSOTを拡張し、話者ラベルと複数話者文字を生成する。 全てのモデルパラメータは、重複音声認識と話者識別の結合確率を表す話者分散最大相互情報基準によって最適化される。 librispeechコーパスを用いた実験では,重複音声認識と話者識別を別々に行うベースラインよりも,話者帰属単語誤り率が有意に高いことを示す。

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