論文の概要: A review of on-device fully neural end-to-end automatic speech
recognition algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07974v2
- Date: Sat, 19 Dec 2020 08:27:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-08 17:20:34.919051
- Title: A review of on-device fully neural end-to-end automatic speech
recognition algorithms
- Title（参考訳）: on-device full neural end-to-end automatic speech recognition algorithmのレビュー
- Authors: Chanwoo Kim, Dhananjaya Gowda, Dongsoo Lee, Jiyeon Kim, Ankur Kumar,
Sungsoo Kim, Abhinav Garg, and Changwoo Han
- Abstract要約: デバイス上での各種自動音声認識アルゴリズムとその最適化手法について検討する。
完全ニューラルネットワークのエンドツーエンド音声認識アルゴリズムが提案されている。
従来のアルゴリズムと比較して,それらの構造,性能,利点を広く論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.469868150587075
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we review various end-to-end automatic speech recognition
algorithms and their optimization techniques for on-device applications.
Conventional speech recognition systems comprise a large number of discrete
components such as an acoustic model, a language model, a pronunciation model,
a text-normalizer, an inverse-text normalizer, a decoder based on a Weighted
Finite State Transducer (WFST), and so on. To obtain sufficiently high speech
recognition accuracy with such conventional speech recognition systems, a very
large language model (up to 100 GB) is usually needed. Hence, the corresponding
WFST size becomes enormous, which prohibits their on-device implementation.
Recently, fully neural network end-to-end speech recognition algorithms have
been proposed. Examples include speech recognition systems based on
Connectionist Temporal Classification (CTC), Recurrent Neural Network
Transducer (RNN-T), Attention-based Encoder-Decoder models (AED), Monotonic
Chunk-wise Attention (MoChA), transformer-based speech recognition systems, and
so on. These fully neural network-based systems require much smaller memory
footprints compared to conventional algorithms, therefore their on-device
implementation has become feasible. In this paper, we review such end-to-end
speech recognition models. We extensively discuss their structures,
performance, and advantages compared to conventional algorithms.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,デバイス上での音声認識アルゴリズムとその最適化手法について述べる。
従来の音声認識システムは、音響モデル、言語モデル、発音モデル、テキスト正規化器、逆テキスト正規化器、重み付き有限状態変換器(WFST)に基づくデコーダなど、多数の独立したコンポーネントで構成されている。
従来の音声認識システムで十分高い音声認識精度を得るには、通常、非常に大きな言語モデル(最大100GB)が必要である。
したがって、対応するWFSTサイズは巨大になり、デバイス上での実装が禁止される。
近年,完全ニューラルネットワークのエンドツーエンド音声認識アルゴリズムが提案されている。
例えば、コネクショニスト時間分類(CTC)に基づく音声認識システム、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)、アテンションベースエンコーダ-デコーダモデル(AED)、モノトニックチャンク-ワイドアテンション(MoChA)、トランスフォーマーベース音声認識システムなどである。
これらのニューラルネットワークベースのシステムでは、従来のアルゴリズムに比べてメモリフットプリントがはるかに小さいため、デバイス上での実装が実現可能になっている。
本稿では,このようなエンドツーエンド音声認識モデルについてレビューする。
従来のアルゴリズムと比較して,それらの構造,性能,利点を広く論じる。
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