論文の概要: Contextual Biasing of Language Models for Speech Recognition in Goal-Oriented Conversational Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10325v1
• Date: Thu, 18 Mar 2021 15:38:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-19 20:58:41.737665
• Title: Contextual Biasing of Language Models for Speech Recognition in Goal-Oriented Conversational Agents
• Title（参考訳）: 目標指向対話エージェントにおける音声認識のための言語モデルの文脈バイアス
• Authors: Ashish Shenoy, Sravan Bodapati, Katrin Kirchhoff
• Abstract要約: ゴール指向の会話インターフェイスは特定のタスクを達成するように設計されている。 推論時に提供されるサンプル発話にBERTから派生したコンテキスト埋め込みを利用する新しいアーキテクチャを提案する。 本実験では,目標指向音声データセットにおける非文脈発話レベルNLMレコレータに対する単語誤り率(WER)の相対的な7%の低減を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.193867567895353
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Goal-oriented conversational interfaces are designed to accomplish specific tasks and typically have interactions that tend to span multiple turns adhering to a pre-defined structure and a goal. However, conventional neural language models (NLM) in Automatic Speech Recognition (ASR) systems are mostly trained sentence-wise with limited context. In this paper, we explore different ways to incorporate context into a LSTM based NLM in order to model long range dependencies and improve speech recognition. Specifically, we use context carry over across multiple turns and use lexical contextual cues such as system dialog act from Natural Language Understanding (NLU) models and the user provided structure of the chatbot. We also propose a new architecture that utilizes context embeddings derived from BERT on sample utterances provided during inference time. Our experiments show a word error rate (WER) relative reduction of 7% over non-contextual utterance-level NLM rescorers on goal-oriented audio datasets.
• Abstract（参考訳）: 目標指向の対話インタフェースは特定のタスクを達成するように設計されており、通常、事前に定義された構造と目標に固執する複数のターンにまたがる相互作用を持つ。 しかしながら、ASR(Automatic Speech Recognition)システムにおける従来のニューラル言語モデル(NLM)は、主に限られた文脈で訓練された文量である。 本稿では,長期依存をモデル化し,音声認識を改善するために,文脈をLSTMベースのNLMに組み込む方法について検討する。 具体的には、複数のターンにまたがってコンテキストを搬送し、自然言語理解(NLU)モデルからのシステムダイアログアクトや、チャットボットのユーザ提供構造などの語彙的コンテキストキューを使用する。 また,推測時間に提供されるサンプル発話にBERTから派生したコンテキスト埋め込みを利用する新しいアーキテクチャを提案する。 実験の結果, 目標指向音声データセット上での非テキストレベルのNLMレコーダよりも単語誤り率 (WER) が7%低下した。

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