論文の概要: A Streaming End-to-End Framework For Spoken Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10042v1
• Date: Thu, 20 May 2021 21:37:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 03:16:02.011714
• Title: A Streaming End-to-End Framework For Spoken Language Understanding
• Title（参考訳）: 音声言語理解のためのストリームエンドツーエンドフレームワーク
• Authors: Nihal Potdar, Anderson R. Avila, Chao Xing, Dong Wang, Yiran Cao, Xiao Chen
• Abstract要約: オンラインおよびインクリメンタルな方法で複数の意図を処理できるストリーミング・エンド・ツー・エンドのフレームワークを提案する。 提案手法はFluent Speech Commandsデータセット上で評価し,意図検出精度は全マルチインテント設定で約97%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.58499117295424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: End-to-end spoken language understanding (SLU) has recently attracted increasing interest. Compared to the conventional tandem-based approach that combines speech recognition and language understanding as separate modules, the new approach extracts users' intentions directly from the speech signals, resulting in joint optimization and low latency. Such an approach, however, is typically designed to process one intention at a time, which leads users to take multiple rounds to fulfill their requirements while interacting with a dialogue system. In this paper, we propose a streaming end-to-end framework that can process multiple intentions in an online and incremental way. The backbone of our framework is a unidirectional RNN trained with the connectionist temporal classification (CTC) criterion. By this design, an intention can be identified when sufficient evidence has been accumulated, and multiple intentions can be identified sequentially. We evaluate our solution on the Fluent Speech Commands (FSC) dataset and the intent detection accuracy is about 97 % on all multi-intent settings. This result is comparable to the performance of the state-of-the-art non-streaming models, but is achieved in an online and incremental way. We also employ our model to a keyword spotting task using the Google Speech Commands dataset and the results are also highly promising.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンドの音声言語理解(SLU)が最近注目を集めている。 音声認識と言語理解を別々のモジュールとして組み合わせた従来のタンデムベースのアプローチと比較して,新しいアプローチでは,音声信号から直接ユーザの意図を抽出し,共同最適化と低レイテンシを実現する。 しかし、このようなアプローチは通常、1つの意図を一度に処理するように設計されており、ユーザーは対話システムと対話しながら要求を満たすために複数のラウンドを実施できる。 本稿では,複数の意図をオンラインおよびインクリメンタルに処理できるストリーミングエンドツーエンドフレームワークを提案する。 我々のフレームワークのバックボーンは、コネクショニスト時間分類(CTC)基準で訓練された一方向RNNである。 この設計により、十分な証拠が蓄積された場合に意図を識別でき、複数の意図を順次特定することができる。 提案手法はFSC(Fluent Speech Commands)データセット上で評価し,意図検出精度は全マルチインテント設定で約97 %である。 この結果は最先端の非ストリーミングモデルのパフォーマンスに匹敵するが、オンラインおよびインクリメンタルな方法で達成される。 Google Speech Commandsデータセットを用いたキーワードスポッティングタスクにも,私たちのモデルを採用しています。

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