論文の概要: A Study of Different Ways to Use The Conformer Model For Spoken Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03879v1
• Date: Fri, 8 Apr 2022 07:12:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-11 13:37:30.971431
• Title: A Study of Different Ways to Use The Conformer Model For Spoken Language Understanding
• Title（参考訳）: 共形モデルを用いた音声言語理解の異なる方法に関する研究
• Authors: Nick J.C. Wang, Shaojun Wang, Jing Xiao
• Abstract要約: 我々は、ASRとNLUを結合する様々な方法、特に1つのコンフォーマーモデルを用いて比較する。 研究やアプリケーションに最適なシステムを決定する2段階の復号化システムとエンド・ツー・エンドシステムとの間には必ずしも選択肢がないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.41993752756759
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: SLU combines ASR and NLU capabilities to accomplish speech-to-intent understanding. In this paper, we compare different ways to combine ASR and NLU, in particular using a single Conformer model with different ways to use its components, to better understand the strengths and weaknesses of each approach. We find that it is not necessarily a choice between two-stage decoding and end-to-end systems which determines the best system for research or application. System optimization still entails carefully improving the performance of each component. It is difficult to prove that one direction is conclusively better than the other. In this paper, we also propose a novel connectionist temporal summarization (CTS) method to reduce the length of acoustic encoding sequences while improving the accuracy and processing speed of end-to-end models. This method achieves the same intent accuracy as the best two-stage SLU recognition with complicated and time-consuming decoding but does so at lower computational cost. This stacked end-to-end SLU system yields an intent accuracy of 93.97% for the SmartLights far-field set, 95.18% for the close-field set, and 99.71% for FluentSpeech.
• Abstract（参考訳）: SLUは、ASRとNLUの機能を組み合わせて、音声からインテントへの理解を実現する。 本稿では,asr と nlu を結合する方法の比較を行った。特に,それぞれのアプローチの長所と短所をよりよく理解するために,そのコンポーネントを使用する異なる方法を持つ単一コンフォーメータモデルを用いる。 研究やアプリケーションに最適なシステムを決定する2段階の復号化システムとエンド・ツー・エンドシステムとの間には必ずしも選択肢がない。 システムの最適化は、各コンポーネントのパフォーマンスを注意深く改善する。 1つの方向が他方よりも決定的に優れていることを示すのは難しい。 本稿では,エンド・ツー・エンドモデルの精度と処理速度を向上しつつ,音響符号化シーケンスの長さを削減できる新しい接続性時相要約法(cts)を提案する。 本手法は複雑で時間を要する復号化を伴う最良2段slu認識と同じ意図精度を実現するが、計算コストは低くなる。 このスタックされたエンドツーエンドのSLUシステムは、SmartLightsの遠距離フィールドセットで93.97%、近接フィールドで95.18%、FluentSpeechで99.71%の意図精度が得られる。

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