論文の概要: Speech Recognition by Simply Fine-tuning BERT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00291v1
• Date: Sat, 30 Jan 2021 19:06:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-02 23:18:25.420984
• Title: Speech Recognition by Simply Fine-tuning BERT
• Title（参考訳）: 簡易微調整BERTによる音声認識
• Authors: Wen-Chin Huang, Chia-Hua Wu, Shang-Bao Luo, Kuan-Yu Chen, Hsin-Min Wang, Tomoki Toda
• Abstract要約: 大規模な未ラベルテキストデータに基づいて訓練された言語モデル(LM)である細調整BERTによる音声認識(ASR)の簡易な手法を提案する。 最初の研究として、提案したアイデアがAISHELLデータセット上で有効であることを示し、BERT上に非常に単純なAMを積み重ねることで、合理的な性能が得られることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.51945040890376
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a simple method for automatic speech recognition (ASR) by fine-tuning BERT, which is a language model (LM) trained on large-scale unlabeled text data and can generate rich contextual representations. Our assumption is that given a history context sequence, a powerful LM can narrow the range of possible choices and the speech signal can be used as a simple clue. Hence, comparing to conventional ASR systems that train a powerful acoustic model (AM) from scratch, we believe that speech recognition is possible by simply fine-tuning a BERT model. As an initial study, we demonstrate the effectiveness of the proposed idea on the AISHELL dataset and show that stacking a very simple AM on top of BERT can yield reasonable performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模非ラベルテキストデータに訓練された言語モデル(LM)であるBERTを微調整し,リッチな文脈表現を生成する簡易な自動音声認識手法を提案する。 我々の仮定は、歴史文脈列が与えられた場合、強力なLMは選択肢の範囲を狭め、音声信号は単純な手がかりとして使用できるというものである。 したがって,従来の音響モデル(AM)をスクラッチから訓練するシステムと比較して,BERTモデルを微調整するだけで音声認識が可能であると信じている。 初期研究として,提案されたアイデアの有効性をAISHELLデータセット上で実証し,BERT上に非常に単純なAMを積み重ねることで,合理的なパフォーマンスが得られることを示す。

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