論文の概要: Conformer-based Hybrid ASR System for Switchboard Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03442v1
• Date: Fri, 5 Nov 2021 12:03:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-08 14:45:50.942087
• Title: Conformer-based Hybrid ASR System for Switchboard Dataset
• Title（参考訳）: スイッチボードデータセットのためのコンフォーマベースハイブリッドasrシステム
• Authors: Mohammad Zeineldeen, Jingjing Xu, Christoph L\"uscher, Wilfried Michel, Alexander Gerstenberger, Ralf Schl\"uter, Hermann Ney
• Abstract要約: 本稿では,競争力のあるコンバータベースハイブリッドモデルトレーニングレシピを提示し,評価する。 本研究は,単語誤り率の向上と学習速度向上のための異なる訓練側面と手法について検討する。 我々はSwitchboard 300hデータセットで実験を行い、コンバータベースのハイブリッドモデルは競争力のある結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.88988282353206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recently proposed conformer architecture has been successfully used for end-to-end automatic speech recognition (ASR) architectures achieving state-of-the-art performance on different datasets. To our best knowledge, the impact of using conformer acoustic model for hybrid ASR is not investigated. In this paper, we present and evaluate a competitive conformer-based hybrid model training recipe. We study different training aspects and methods to improve word-error-rate as well as to increase training speed. We apply time downsampling methods for efficient training and use transposed convolutions to upsample the output sequence again. We conduct experiments on Switchboard 300h dataset and our conformer-based hybrid model achieves competitive results compared to other architectures. It generalizes very well on Hub5'01 test set and outperforms the BLSTM-based hybrid model significantly.
• Abstract（参考訳）: 最近提案されたコンバータアーキテクチャは、異なるデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成するために、エンドツーエンドの自動音声認識(ASR)アーキテクチャに成功している。 我々の知る限り、ハイブリッドASRにおけるコンフォメータ音響モデルの使用が及ぼす影響は調査されていない。 本稿では,競争力のあるコンバータベースハイブリッドモデルトレーニングレシピを提示し,評価する。 単語誤り率の向上と学習速度の向上を目的として,異なる訓練側面と方法を検討した。 効率的なトレーニングにタイムダウンサンプリング手法を適用し,変換された畳み込みを用いて出力シーケンスを再度サンプリングする。 我々はSwitchboard 300hデータセット上で実験を行い、コンバータベースのハイブリッドモデルは、他のアーキテクチャと比較して競合的な結果を得る。 Hub5'01テストセットで非常によく一般化され、BLSTMベースのハイブリッドモデルよりも大幅に優れている。

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