論文の概要: Streaming end-to-end multi-talker speech recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13148v2
• Date: Fri, 12 Mar 2021 19:56:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 12:17:21.924347
• Title: Streaming end-to-end multi-talker speech recognition
• Title（参考訳）: ストリーム・エンド・エンド複数話者音声認識
• Authors: Liang Lu, Naoyuki Kanda, Jinyu Li, Yifan Gong
• Abstract要約: 本稿では,ストリームアンミキシング・アンド・認識変換器(SURT)を提案する。 我々のモデルは、様々な遅延制約を満たすバックボーンとして、リカレントニューラルネットワークトランスデューサ(RNN-T)を使用している。 公開されているLibriSpeechMixデータセットの実験から,HEATがPITよりも精度が高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.76106500736099
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: End-to-end multi-talker speech recognition is an emerging research trend in the speech community due to its vast potential in applications such as conversation and meeting transcriptions. To the best of our knowledge, all existing research works are constrained in the offline scenario. In this work, we propose the Streaming Unmixing and Recognition Transducer (SURT) for end-to-end multi-talker speech recognition. Our model employs the Recurrent Neural Network Transducer (RNN-T) as the backbone that can meet various latency constraints. We study two different model architectures that are based on a speaker-differentiator encoder and a mask encoder respectively. To train this model, we investigate the widely used Permutation Invariant Training (PIT) approach and the Heuristic Error Assignment Training (HEAT) approach. Based on experiments on the publicly available LibriSpeechMix dataset, we show that HEAT can achieve better accuracy compared with PIT, and the SURT model with 150 milliseconds algorithmic latency constraint compares favorably with the offline sequence-to-sequence based baseline model in terms of accuracy.
• Abstract（参考訳）: エンド・ツー・エンドのマルチトーカー音声認識は、会話や会議の書き起こしなどの応用において大きな可能性を秘めた、音声コミュニティにおける新たな研究トレンドである。 私たちの知る限りでは、既存の研究はすべてオフラインのシナリオに制限されています。 本研究では,エンドツーエンドの複数話者音声認識のためのストリーム・アンミックス・アンド・認識変換器(SURT)を提案する。 本モデルでは,様々なレイテンシ制約を満たすバックボーンとして,recurrent neural network transducer (rnn-t)を用いる。 本研究では,話者微分器エンコーダとマスクエンコーダの2つの異なるモデルアーキテクチャについて検討する。 このモデルを訓練するために,pit(permutation invariant training)アプローチとheat(heuristic error assignment training)アプローチについて検討した。 公開されているLibriSpeechMixデータセットの実験から、HEATはPITと比較して精度が良く、150ミリ秒のアルゴリズム遅延制約を持つSURTモデルは、精度の観点から、オフラインシーケンスからシーケンスベースのベースラインモデルと良好に比較できることを示した。

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