論文の概要: Multi-view Frequency LSTM: An Efficient Frontend for Automatic Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00131v1
• Date: Tue, 30 Jun 2020 22:19:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 06:05:53.783195
• Title: Multi-view Frequency LSTM: An Efficient Frontend for Automatic Speech Recognition
• Title（参考訳）: マルチビュー周波数LSTM:自動音声認識のための効率的なフロントエンド
• Authors: Maarten Van Segbroeck, Harish Mallidih, Brian King, I-Fan Chen, Gurpreet Chadha, Roland Maas
• Abstract要約: 複数のFLSTMスタックの出力を異なるビューで組み合わせることで、シンプルで効率的な修正を行う。 本研究では,マルチビューFLSTM音響モデルにより,話者・音響環境の異なるシナリオに対して,単語誤り率(WER)が3～7%向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.753402561130792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Acoustic models in real-time speech recognition systems typically stack multiple unidirectional LSTM layers to process the acoustic frames over time. Performance improvements over vanilla LSTM architectures have been reported by prepending a stack of frequency-LSTM (FLSTM) layers to the time LSTM. These FLSTM layers can learn a more robust input feature to the time LSTM layers by modeling time-frequency correlations in the acoustic input signals. A drawback of FLSTM based architectures however is that they operate at a predefined, and tuned, window size and stride, referred to as 'view' in this paper. We present a simple and efficient modification by combining the outputs of multiple FLSTM stacks with different views, into a dimensionality reduced feature representation. The proposed multi-view FLSTM architecture allows to model a wider range of time-frequency correlations compared to an FLSTM model with single view. When trained on 50K hours of English far-field speech data with CTC loss followed by sMBR sequence training, we show that the multi-view FLSTM acoustic model provides relative Word Error Rate (WER) improvements of 3-7% for different speaker and acoustic environment scenarios over an optimized single FLSTM model, while retaining a similar computational footprint.
• Abstract（参考訳）: リアルタイム音声認識システムにおける音響モデルは通常、複数の一方向lstm層を積み重ねて音響フレームを時間をかけて処理する。 バニラLSTMアーキテクチャの性能改善は、周波数LSTM(FLSTM)層のスタックを時間LSTMに前倒しすることで報告されている。 これらのFLSTM層は、音響入力信号の時間周波数相関をモデル化することにより、時刻LSTM層に対してより堅牢な入力特徴を学習することができる。 しかし、FLSTMベースのアーキテクチャの欠点は、事前に定義された、調整されたウィンドウサイズとストライドで動作することであり、この論文では「ビュー」と呼ばれている。 本稿では,複数のFLSTMスタックの出力を異なるビューに組み合わせて,次元の縮小した特徴表現に簡易かつ効率的な修正を提案する。 提案したマルチビュー FLSTM アーキテクチャは,単一ビューの FLSTM モデルと比較してより広い時間周波数相関をモデル化することができる。 CTC損失とsMBRシークエンストレーニングを併用した50K時間英語遠距離音声データのトレーニングを行ったところ、このマルチビューFLSTM音響モデルは、類似した計算フットプリントを維持しつつ、異なる話者および音響環境シナリオに対して3-7%の相対的なワード誤り率(WER)改善を提供することを示した。

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