Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advancing CTC-CRF Based End-to-End Speech Recognition with Wordpieces and Conformers

論文の概要: Advancing CTC-CRF Based End-to-End Speech Recognition with Wordpieces and Conformers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03007v2
Date: Thu, 8 Jul 2021 14:04:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-09 10:26:02.104959
Title: Advancing CTC-CRF Based End-to-End Speech Recognition with Wordpieces and Conformers
Title（参考訳）: ワードピースとコンバータを用いたCTC-CRFに基づくエンドツーエンド音声認識の改良
Authors: Huahuan Zheng, Wenjie Peng, Zhijian Ou and Jinsong Zhang
Abstract要約: 提案したCTC-CRFフレームワークは、ハイブリッドアプローチのデータ効率とエンドツーエンドアプローチの単純さを継承する。本稿では,最近開発されたワードピースモデリングユニットとコンフォーマーニューラルネットワークをCTC-CRFに適用する手法について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 33.725831884078744
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automatic speech recognition systems have been largely improved in the past few decades and current systems are mainly hybrid-based and end-to-end-based. The recently proposed CTC-CRF framework inherits the data-efficiency of the hybrid approach and the simplicity of the end-to-end approach. In this paper, we further advance CTC-CRF based ASR technique with explorations on modeling units and neural architectures. Specifically, we investigate techniques to enable the recently developed wordpiece modeling units and Conformer neural networks to be succesfully applied in CTC-CRFs. Experiments are conducted on two English datasets (Switchboard, Librispeech) and a German dataset from CommonVoice. Experimental results suggest that (i) Conformer can improve the recognition performance significantly; (ii) Wordpiece-based systems perform slightly worse compared with phone-based systems for the target language with a low degree of grapheme-phoneme correspondence (e.g. English), while the two systems can perform equally strong when such degree of correspondence is high for the target language (e.g. German).
Abstract（参考訳）: 音声認識システムは過去数十年で大幅に改善され、現在のシステムは主としてハイブリッドベースとエンドツーエンドベースである。最近提案されたCTC-CRFフレームワークは、ハイブリッドアプローチのデータ効率とエンドツーエンドアプローチの単純さを継承している。本稿では,CTC-CRFに基づくASR技術をさらに進歩させ,モデリングユニットとニューラルアーキテクチャを探索する。具体的には,最近開発されたワードピースモデリングユニットとコンバータニューラルネットワークをCTC-CRFに適用する手法について検討する。実験は2つの英語データセット(Switchboard、Librispeech)とCommonVoiceのドイツのデータセットで実施されている。実験結果から, (i) コンフォーマーは認識性能を著しく向上させることができることが示唆された。 (ii) ワードピースベースのシステムは, グラファイム・音素対応の低いターゲット言語向け電話システムに比べて, わずかに劣る(例)。英語) 2つのシステムは、そのような対応の度合いがターゲット言語(例えば、)に対して高い場合、等しく強い性能を発揮できる。ドイツ語)

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