論文の概要: Hybrid phonetic-neural model for correction in speech recognition systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06744v1
• Date: Fri, 12 Feb 2021 19:57:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-17 01:40:08.930714
• Title: Hybrid phonetic-neural model for correction in speech recognition systems
• Title（参考訳）: 音声認識システムにおける音韻-ニューラルハイブリッドモデルによる補正
• Authors: Rafael Viana-C\'amara, Mario Campos-Soberanis, Diego Campos-Sobrino
• Abstract要約: テレセールス音声データベースに応用した音声補正アルゴリズムの結果を,深層ニューラルネットワークを用いて精査した。 結果は、特定の言語領域における閉ASRによるエラーを減らすために、ディープラーニングモデルと後処理修正戦略の実行可能性を示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic speech recognition (ASR) is a relevant area in multiple settings because it provides a natural communication mechanism between applications and users. ASRs often fail in environments that use language specific to particular application domains. Some strategies have been explored to reduce errors in closed ASRs through post-processing, particularly automatic spell checking, and deep learning approaches. In this article, we explore using a deep neural network to refine the results of a phonetic correction algorithm applied to a telesales audio database. The results exhibit a reduction in the word error rate (WER), both in the original transcription and in the phonetic correction, which shows the viability of deep learning models together with post-processing correction strategies to reduce errors made by closed ASRs in specific language domains.
• Abstract（参考訳）: 自動音声認識(ASR)は、アプリケーションとユーザ間の自然なコミュニケーション機構を提供するため、複数の設定において関連分野である。 ASRは特定のアプリケーションドメイン固有の言語を使用する環境で失敗することが多い。 後処理、特に自動スペルチェック、ディープラーニングアプローチを通じて、クローズドASRのエラーを減らすための戦略が検討されている。 本稿では,テレセールス音声データベースに応用した音声補正アルゴリズムの結果を,ディープニューラルネットワークを用いて詳細に検討する。 その結果, 単語誤り率 (WER) は, 単語誤り率 (WER) と音声誤り率 (音韻補正) の両方で低下し, 特定の言語領域における閉ASRによる誤りを減らすための後処理補正戦略とともに深層学習モデルの実行可能性を示した。

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