論文の概要: Dynamic Acoustic Unit Augmentation With BPE-Dropout for Low-Resource
End-to-End Speech Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.07186v1
- Date: Fri, 12 Mar 2021 10:10:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-15 13:30:09.027459
- Title: Dynamic Acoustic Unit Augmentation With BPE-Dropout for Low-Resource
End-to-End Speech Recognition
- Title（参考訳）: 低リソースエンドツーエンド音声認識のためのBPE-Dropoutによる動的音響ユニット拡張
- Authors: Aleksandr Laptev, Andrei Andrusenko, Ivan Podluzhny, Anton Mitrofanov,
Ivan Medennikov, Yuri Matveev
- Abstract要約: 我々は、OOVレートの高い低リソースセットアップで効果的なエンドツーエンドASRシステムを構築することを検討します。
本稿では,BPE-dropout法に基づく動的音響ユニット拡張法を提案する。
我々の単言語トルココンフォーマーは22.2%の文字誤り率(CER)と38.9%の単語誤り率(WER)の競争結果を確立した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.94773371761236
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rapid development of speech assistants, adapting server-intended
automatic speech recognition (ASR) solutions to a direct device has become
crucial. Researchers and industry prefer to use end-to-end ASR systems for
on-device speech recognition tasks. This is because end-to-end systems can be
made resource-efficient while maintaining a higher quality compared to hybrid
systems. However, building end-to-end models requires a significant amount of
speech data. Another challenging task associated with speech assistants is
personalization, which mainly lies in handling out-of-vocabulary (OOV) words.
In this work, we consider building an effective end-to-end ASR system in
low-resource setups with a high OOV rate, embodied in Babel Turkish and Babel
Georgian tasks. To address the aforementioned problems, we propose a method of
dynamic acoustic unit augmentation based on the BPE-dropout technique. It
non-deterministically tokenizes utterances to extend the token's contexts and
to regularize their distribution for the model's recognition of unseen words.
It also reduces the need for optimal subword vocabulary size search. The
technique provides a steady improvement in regular and personalized
(OOV-oriented) speech recognition tasks (at least 6% relative WER and 25%
relative F-score) at no additional computational cost. Owing to the use of
BPE-dropout, our monolingual Turkish Conformer established a competitive result
with 22.2% character error rate (CER) and 38.9% word error rate (WER), which is
close to the best published multilingual system.
- Abstract（参考訳）: 音声アシスタントの急速な発展に伴い、サーバーによる自動音声認識(ASR)ソリューションを直接デバイスに適応させることが重要です。
研究者や業界は、デバイス上の音声認識タスクにエンドツーエンドのASRシステムを使うことを好む。
これは、ハイブリッドシステムと比較して高い品質を維持しながら、エンドツーエンドシステムをリソース効率にすることができるためです。
しかし、エンドツーエンドモデルの構築には大量の音声データが必要である。
音声アシスタントに関連するもう1つの課題はパーソナライズであり、主に語彙外単語(OOV)を扱うことである。
本研究では,Babel Turk と Babel Georgian のタスクを具体化した,高OOV レートの低リソース構成で効率的なエンドツーエンド ASR システムを構築することを検討する。
そこで本研究では,BPE-dropout法を用いた動的音響ユニット増強法を提案する。
非決定論的に発話をトークン化して、トークンのコンテキストを拡張し、モデルの目に見えない単語認識のための分布を正規化します。
また、最適なサブワード語彙サイズ検索の必要性も減らす。
この手法は、正規およびパーソナライズされた(oov指向)音声認識タスク(少なくとも6%の相対werと25%の相対f-score)を計算コストなしで着実に改善する。
我々の単言語であるトルコ語コンフォーマーは、BPEドロップアウトの使用により、22.2%の文字誤り率(CER)と38.9%の単語誤り率(WER)の競争結果を確立した。
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