論文の概要: Two-Stage Augmentation and Adaptive CTC Fusion for Improved Robustness of Multi-Stream End-to-End ASR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03055v1
• Date: Fri, 5 Feb 2021 08:36:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-08 23:03:29.033847
• Title: Two-Stage Augmentation and Adaptive CTC Fusion for Improved Robustness of Multi-Stream End-to-End ASR
• Title（参考訳）: マルチストリームエンドツーエンドASRのロバスト性向上のための2段階拡張と適応CTC融合
• Authors: Ruizhi Li and Gregory Sell and Hynek Hermansky
• Abstract要約: マルチストリームパラダイムでは、さまざまな未知の単一ストリーム条件やストリーム間ダイナミクスを扱うことにより、ロバスト性を改善する。 ミスマッチシナリオに着目した2段階拡張方式を提案する。 従来の訓練戦略と比較して、単語誤り率を29.7～59.3%削減するなど、大幅な改善が報告されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.7018440502825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Performance degradation of an Automatic Speech Recognition (ASR) system is commonly observed when the test acoustic condition is different from training. Hence, it is essential to make ASR systems robust against various environmental distortions, such as background noises and reverberations. In a multi-stream paradigm, improving robustness takes account of handling a variety of unseen single-stream conditions and inter-stream dynamics. Previously, a practical two-stage training strategy was proposed within multi-stream end-to-end ASR, where Stage-2 formulates the multi-stream model with features from Stage-1 Universal Feature Extractor (UFE). In this paper, as an extension, we introduce a two-stage augmentation scheme focusing on mismatch scenarios: Stage-1 Augmentation aims to address single-stream input varieties with data augmentation techniques; Stage-2 Time Masking applies temporal masks on UFE features of randomly selected streams to simulate diverse stream combinations. During inference, we also present adaptive Connectionist Temporal Classification (CTC) fusion with the help of hierarchical attention mechanisms. Experiments have been conducted on two datasets, DIRHA and AMI, as a multi-stream scenario. Compared with the previous training strategy, substantial improvements are reported with relative word error rate reductions of 29.7-59.3% across several unseen stream combinations.
• Abstract（参考訳）: 自動音声認識(ASR)システムの性能劣化は、テスト音響条件が訓練と異なる場合、一般的に観察される。 したがって、背景雑音や残響などの様々な環境歪みに対してASRシステムを堅牢化することが不可欠である。 マルチストリームパラダイムでは、さまざまな未知の単一ストリーム条件やストリーム間ダイナミクスを扱うことにより、ロバスト性を改善する。 これまでは、stage-2がstage-1 universal feature extractor(ufe)の特徴を持つマルチストリームモデルを定式化するマルチストリームエンドツーエンドasrにおいて、実用的な2段階トレーニング戦略が提案されていた。 本論文では,不整合シナリオに焦点をあてた2段階の拡張スキームを提案する。Stage-1 Augmentationは,データ拡張技術を用いた単一ストリーム入力品種への対処を目的とする。Stage-2 Time Maskingは,ランダムに選択されたストリームのUFE特徴に時間マスクを適用して,多様なストリームの組み合わせをシミュレートする。 また, 階層的注意機構の助けを借りて, 適応的接続性時間分類(CTC)を施行した。 マルチストリームシナリオとして、DIRHAとAMIという2つのデータセットで実験が行われた。 以前のトレーニング戦略と比較すると、単語誤り率を29.7-59.3%削減し、いくつかの未発見のストリームの組み合わせで大幅な改善が報告されている。

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