論文の概要: Do We Still Need Automatic Speech Recognition for Spoken Language Understanding?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14842v1
• Date: Mon, 29 Nov 2021 15:13:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-01 14:20:58.827893
• Title: Do We Still Need Automatic Speech Recognition for Spoken Language Understanding?
• Title（参考訳）: 音声言語理解のための音声認識はまだ必要か?
• Authors: Lasse Borgholt, Jakob Drachmann Havtorn, Mostafa Abdou, Joakim Edin, Lars Maal{\o}e, Anders S{\o}gaard, Christian Igel
• Abstract要約: 学習音声の特徴は,3つの分類課題において,ASRの書き起こしよりも優れていることを示す。 我々は、wav2vec 2.0表現を語彙外単語に固有の頑健さを、パフォーマンス向上の鍵として強調する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.575551366682872
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spoken language understanding (SLU) tasks are usually solved by first transcribing an utterance with automatic speech recognition (ASR) and then feeding the output to a text-based model. Recent advances in self-supervised representation learning for speech data have focused on improving the ASR component. We investigate whether representation learning for speech has matured enough to replace ASR in SLU. We compare learned speech features from wav2vec 2.0, state-of-the-art ASR transcripts, and the ground truth text as input for a novel speech-based named entity recognition task, a cardiac arrest detection task on real-world emergency calls and two existing SLU benchmarks. We show that learned speech features are superior to ASR transcripts on three classification tasks. For machine translation, ASR transcripts are still the better choice. We highlight the intrinsic robustness of wav2vec 2.0 representations to out-of-vocabulary words as key to better performance.
• Abstract（参考訳）: 音声言語理解(slu)タスクは通常、まず発話を自動音声認識(asr)で書き起こし、それからテキストベースのモデルに出力することで解決される。 音声データに対する自己教師付き表現学習の最近の進歩は、ASRコンポーネントの改善に焦点を当てている。 音声の表現学習がSLUのASRに取って代わるほど成熟したかどうかを検討する。 我々は,wav2vec 2.0の学習音声特徴,最先端のASR書き起こし,および音声に基づく新しいエンティティ認識タスク,現実世界の緊急電話における心停止検出タスク,および既存の2つのSLUベンチマークの入力として真実テキストを比較した。 学習音声の特徴は3つの分類課題においてasr書き起こしよりも優れていることを示す。 機械翻訳では、asrの書き起こしが良い選択である。 我々は,wav2vec 2.0表現の語彙外表現に対する本質的ロバスト性を,パフォーマンス向上の鍵として強調する。

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