論文の概要: End2End Acoustic to Semantic Transduction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01013v1
- Date: Mon, 1 Feb 2021 17:42:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-02 16:13:18.244500
- Title: End2End Acoustic to Semantic Transduction
- Title（参考訳）: End2End音響とセマンティックトランスダクション
- Authors: Valentin Pelloin, Nathalie Camelin, Antoine Laurent, Renato De Mori,
Antoine Caubri\`ere, Yannick Est\`eve, Sylvain Meignier
- Abstract要約: そこで本研究では,エンドツーエンドの列から列への音声言語理解モデルを提案する。
意味的内容を仮説化するために、コンテキスト音響特徴を確実に選択する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.737815919429867
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we propose a novel end-to-end sequence-to-sequence spoken
language understanding model using an attention mechanism. It reliably selects
contextual acoustic features in order to hypothesize semantic contents. An
initial architecture capable of extracting all pronounced words and concepts
from acoustic spans is designed and tested. With a shallow fusion language
model, this system reaches a 13.6 concept error rate (CER) and an 18.5 concept
value error rate (CVER) on the French MEDIA corpus, achieving an absolute 2.8
points reduction compared to the state-of-the-art. Then, an original model is
proposed for hypothesizing concepts and their values. This transduction reaches
a 15.4 CER and a 21.6 CVER without any new type of context.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,注意機構を用いた新しいエンドツーエンドシーケンス・ツー・シーケンス音声言語理解モデルを提案する。
意味的内容を仮説化するために、コンテキスト音響特徴を確実に選択する。
アコースティックスパンからすべての発音された単語や概念を抽出できる初期アーキテクチャを設計、試験する。
浅い融合言語モデルでは、このシステムはフランスのMEDIAコーパスにおける13.6のコンセプトエラーレート(CER)と18.5のコンセプト値エラーレート(CVER)に達し、最先端技術と比較して絶対2.8ポイントの削減を実現している。
そこで,概念とその価値を仮説化するモデルを提案する。
この変換は、新しいタイプのコンテキストなしで15.4 CERと21.6 CVERに達する。
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