論文の概要: End-to-End Spoken Language Understanding using RNN-Transducer ASR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15919v1
• Date: Wed, 30 Jun 2021 09:20:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-01 15:24:24.307115
• Title: End-to-End Spoken Language Understanding using RNN-Transducer ASR
• Title（参考訳）: RNN-Transducer ASRを用いたエンドツーエンド音声言語理解
• Authors: Anirudh Raju, Gautam Tiwari, Milind Rao, Pranav Dheram, Bryan Anderson, Zhe Zhang, Bach Bui, Ariya Rastrow
• Abstract要約: 本稿では,音声音声からテキスト,意図,スロットを抽出するエンドツーエンド学習音声理解システム(SLU)を提案する。 ストリーミングリカレントニューラルネットワークトランスデューサ(RNNT)ベースの自動音声認識(ASR)モデルからなり、ニューラルネットワークを通じてニューラル自然言語理解(NLU)モデルに接続される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.267028645397266
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose an end-to-end trained spoken language understanding (SLU) system that extracts transcripts, intents and slots from an input speech utterance. It consists of a streaming recurrent neural network transducer (RNNT) based automatic speech recognition (ASR) model connected to a neural natural language understanding (NLU) model through a neural interface. This interface allows for end-to-end training using multi-task RNNT and NLU losses. Additionally, we introduce semantic sequence loss training for the joint RNNT-NLU system that allows direct optimization of non-differentiable SLU metrics. This end-to-end SLU model paradigm can leverage state-of-the-art advancements and pretrained models in both ASR and NLU research communities, outperforming recently proposed direct speech-to-semantics models, and conventional pipelined ASR and NLU systems. We show that this method improves both ASR and NLU metrics on both public SLU datasets and large proprietary datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音声音声からテキスト,意図,スロットを抽出するエンドツーエンド学習音声理解システム(SLU)を提案する。 ストリーミングリカレントニューラルネットワークトランスデューサ(RNNT)ベースの自動音声認識(ASR)モデルからなり、ニューラルネットワークを通じてニューラル自然言語理解(NLU)モデルに接続される。 このインタフェースはマルチタスクRNNTとNLU損失を用いたエンドツーエンドのトレーニングを可能にする。 さらに,非微分可能SLUメトリクスの直接最適化を可能にする共同RNNT-NLUシステムのセマンティックシーケンス損失トレーニングを導入する。 このエンドツーエンドのSLUモデルパラダイムは、ASRとNLUの研究コミュニティの最先端と事前訓練されたモデルを活用することができ、最近提案された直接音声合成モデルや従来のパイプライン化されたASRとNLUシステムよりも優れている。 本手法は,パブリックなSLUデータセットと大規模プロプライエタリなデータセットの両方において,ASRとNLUのメトリクスを改善する。

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