論文の概要: An Approach to Improve Robustness of NLP Systems against ASR Errors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13610v1
• Date: Thu, 25 Mar 2021 05:15:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-26 13:42:53.005677
• Title: An Approach to Improve Robustness of NLP Systems against ASR Errors
• Title（参考訳）: ASRエラーに対するNLPシステムのロバスト性向上の一手法
• Authors: Tong Cui, Jinghui Xiao, Liangyou Li, Xin Jiang, Qun Liu
• Abstract要約: 音声対応システムは通常、音声を自動音声認識モデルを介してテキストに変換し、テキストを下流の自然言語処理モジュールに供給します。 ASRシステムのエラーは、NLPモジュールの性能を著しく低下させる可能性がある。 これまでの研究では、トレーニングプロセス中にasrノイズを注入することにより、この問題を解決するためにデータ拡張手法を用いることが有効であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.57253455717825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech-enabled systems typically first convert audio to text through an automatic speech recognition (ASR) model and then feed the text to downstream natural language processing (NLP) modules. The errors of the ASR system can seriously downgrade the performance of the NLP modules. Therefore, it is essential to make them robust to the ASR errors. Previous work has shown it is effective to employ data augmentation methods to solve this problem by injecting ASR noise during the training process. In this paper, we utilize the prevalent pre-trained language model to generate training samples with ASR-plausible noise. Compare to the previous methods, our approach generates ASR noise that better fits the real-world error distribution. Experimental results on spoken language translation(SLT) and spoken language understanding (SLU) show that our approach effectively improves the system robustness against the ASR errors and achieves state-of-the-art results on both tasks.
• Abstract（参考訳）: 音声対応システムは、まず自動音声認識(asr)モデルを通じて音声をテキストに変換し、次に下流自然言語処理(nlp)モジュールにテキストを供給する。 ASRシステムのエラーは、NLPモジュールの性能を著しく低下させる可能性がある。 したがって、これらをASRエラーに対して堅牢にすることが不可欠である。 これまでの研究では、トレーニングプロセス中にasrノイズを注入することにより、この問題を解決するためにデータ拡張手法を用いることが有効であることが示されている。 本稿では,ASR-plausible noiseを用いたトレーニングサンプルを生成するために,事前学習言語モデルを利用する。 従来の手法と比較して,本手法は実世界の誤差分布に適合するASRノイズを生成する。 音声言語翻訳(SLT)と音声言語理解(SLU)に関する実験結果から,本手法はASRの誤りに対するシステムの堅牢性を効果的に向上し,両課題における最先端の結果が得られた。

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