論文の概要: Effect and Analysis of Large-scale Language Model Rescoring on Competitive ASR Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00212v1
• Date: Fri, 1 Apr 2022 05:20:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-04 14:33:23.366839
• Title: Effect and Analysis of Large-scale Language Model Rescoring on Competitive ASR Systems
• Title（参考訳）: 競合型asrシステムにおける大規模言語モデル補完の効果と解析
• Authors: Takuma Udagawa, Masayuki Suzuki, Gakuto Kurata, Nobuyasu Itoh, George Saon
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は ASR N-best Rescoring に適用されている。 本研究では,LLM再構成を最も競争力のあるASRベースラインである Conformer-Transducer モデルに組み込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.873546090458678
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale language models (LLMs) such as GPT-2, BERT and RoBERTa have been successfully applied to ASR N-best rescoring. However, whether or how they can benefit competitive, near state-of-the-art ASR systems remains unexplored. In this study, we incorporate LLM rescoring into one of the most competitive ASR baselines: the Conformer-Transducer model. We demonstrate that consistent improvement is achieved by the LLM's bidirectionality, pretraining, in-domain finetuning and context augmentation. Furthermore, our lexical analysis sheds light on how each of these components may be contributing to the ASR performance.
• Abstract（参考訳）: GPT-2、BERT、RoBERTaのような大規模言語モデル (LLM) は、ASR N-best Rescoringに適用されている。 しかし、彼らが競争力を享受できるかどうかに関わらず、最先端のasrシステムはまだ未調査のままである。 本研究では,LLM再構成を最も競争力のあるASRベースラインである Conformer-Transducer モデルに組み込む。 我々は,LLMの双方向性,事前学習,ドメイン内微調整,コンテキスト拡張によって一貫した改善が達成されることを実証した。 さらに,各成分がASR性能にどのように寄与しているかを語彙解析により明らかにした。

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