論文の概要: Mondegreen: A Post-Processing Solution to Speech Recognition Error Correction for Voice Search Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.09930v1
• Date: Thu, 20 May 2021 17:45:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-21 13:41:49.373418
• Title: Mondegreen: A Post-Processing Solution to Speech Recognition Error Correction for Voice Search Queries
• Title（参考訳）: Mondegreen:音声検索クエリの音声認識誤り訂正のための後処理ソリューション
• Authors: Sukhdeep S. Sodhi, Ellie Ka-In Chio, Ambarish Jash, Santiago Onta\~n\'on, Ajit Apte, Ankit Kumar, Ayooluwakunmi Jeje, Dima Kuzmin, Harry Fung, Heng-Tze Cheng, Jon Effrat, Tarush Bali, Nitin Jindal, Pei Cao, Sarvjeet Singh, Senqiang Zhou, Tameen Khan, Amol Wankhede, Moustafa Alzantot, Allen Wu, Tushar Chandra
• Abstract要約: 音声信号に依存することなくテキスト空間における音声クエリを補正する手法であるMondegreenを導入する。 本稿では,従来のテキストコーパスにおいて,ユーザ音声クエリから得られる言語分布との違いについて分析する。 次に,Google 最大の検索システムのひとつにおいて,ユーザ音声クエリの修正により,Mondegreen がユーザインタラクションの大幅な向上を実現できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2962622992492143
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As more and more online search queries come from voice, automatic speech recognition becomes a key component to deliver relevant search results. Errors introduced by automatic speech recognition (ASR) lead to irrelevant search results returned to the user, thus causing user dissatisfaction. In this paper, we introduce an approach, Mondegreen, to correct voice queries in text space without depending on audio signals, which may not always be available due to system constraints or privacy or bandwidth (for example, some ASR systems run on-device) considerations. We focus on voice queries transcribed via several proprietary commercial ASR systems. These queries come from users making internet, or online service search queries. We first present an analysis showing how different the language distribution coming from user voice queries is from that in traditional text corpora used to train off-the-shelf ASR systems. We then demonstrate that Mondegreen can achieve significant improvements in increased user interaction by correcting user voice queries in one of the largest search systems in Google. Finally, we see Mondegreen as complementing existing highly-optimized production ASR systems, which may not be frequently retrained and thus lag behind due to vocabulary drifts.
• Abstract（参考訳）: ますます多くのオンライン検索クエリが音声から来るようになり、自動音声認識は関連する検索結果を提供する上で重要な要素となる。 自動音声認識(asr)によってもたらされた誤りは、ユーザに返される不適切な検索結果につながり、ユーザの不満を招く。 本稿では,システム制約やプライバシ,帯域幅(デバイス上で動作している一部のASRシステムなど)などにより,音声信号に依存することなくテキスト空間の音声クエリを補正する手法であるMondegreenを導入する。 いくつかの商用ASRシステムを通じて書き起こされた音声クエリに焦点を当てる。 これらのクエリは、インターネットやオンラインのサービス検索クエリを作るユーザから来ている。 まず,市販のasrシステムをトレーニングするために使用する従来のテキストコーパスと,ユーザの音声クエリから得られる言語分布の違いについて分析する。 次に,Google 最大の検索システムのひとつにおいて,ユーザ音声クエリの修正によって,Mondegreen がユーザインタラクションの大幅な向上を実現することを示す。 最後に、Mondegreen は既存の高度に最適化された生産型 ASR システムを補完するものとみなす。

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