論文の概要: Adapt-and-Adjust: Overcoming the Long-Tail Problem of Multilingual Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01687v1
• Date: Thu, 3 Dec 2020 03:46:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-23 15:17:27.879813
• Title: Adapt-and-Adjust: Overcoming the Long-Tail Problem of Multilingual Speech Recognition
• Title（参考訳）: 適応と適応:多言語音声認識のロングテール問題を克服する
• Authors: Genta Indra Winata, Guangsen Wang, Caiming Xiong, Steven Hoi
• Abstract要約: エンドツーエンドの多言語音声認識のためのトランスフォーマーベースマルチタスク学習フレームワークであるAdapt-and-Adjust (A2)を提案する。 A2フレームワークは,(1) 訓練済み多言語言語モデル (mBERT) を利用して低リソース言語の性能を向上させる,(2) 言語固有の適応と言語に依存しない2つのアダプタを最小限の追加パラメータで提案する,(3) クラス不均衡を克服する,という3つの手法で解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.849768879796905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One crucial challenge of real-world multilingual speech recognition is the long-tailed distribution problem, where some resource-rich languages like English have abundant training data, but a long tail of low-resource languages have varying amounts of limited training data. To overcome the long-tail problem, in this paper, we propose Adapt-and-Adjust (A2), a transformer-based multi-task learning framework for end-to-end multilingual speech recognition. The A2 framework overcomes the long-tail problem via three techniques: (1) exploiting a pretrained multilingual language model (mBERT) to improve the performance of low-resource languages; (2) proposing dual adapters consisting of both language-specific and language-agnostic adaptation with minimal additional parameters; and (3) overcoming the class imbalance, either by imposing class priors in the loss during training or adjusting the logits of the softmax output during inference. Extensive experiments on the CommonVoice corpus show that A2 significantly outperforms conventional approaches.
• Abstract（参考訳）: 実世界の多言語音声認識における重要な課題の1つは、英語のようなリソース豊富な言語が豊富な訓練データを持っているが、低リソース言語の長い尾は限られた訓練データしか持たない長期分布問題である。 本稿では,エンドツーエンドの多言語音声認識のためのトランスフォーマーベースマルチタスク学習フレームワークAdapt-and-Adjust(A2)を提案する。 A2フレームワークは,(1) 訓練済み多言語言語モデル (mBERT) を利用して低リソース言語の性能を向上させる,(2) 言語固有の適応と言語に依存しない2つのアダプタを最小限の追加パラメータで提案する,(3) クラス不均衡を克服する,という3つの手法で解決する。 コモンボイスコーパスの広範な実験は、a2が従来のアプローチを大きく上回っていることを示している。

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