論文の概要: Analyzing Robustness of End-to-End Neural Models for Automatic Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08509v1
• Date: Wed, 17 Aug 2022 20:00:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-19 13:16:23.928611
• Title: Analyzing Robustness of End-to-End Neural Models for Automatic Speech Recognition
• Title（参考訳）: 音声認識のためのエンドツーエンドニューラルモデルのロバスト性解析
• Authors: Goutham Rajendran, Wei Zou
• Abstract要約: 音声認識のための事前学習ニューラルネットワークのロバスト性について検討する。 本研究では,LibriSpeechおよびTIMITデータセット上で,事前学習したニューラルネットワークwav2vec2, HuBERT, DistilHuBERTのロバスト性解析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.489161072526677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate robustness properties of pre-trained neural models for automatic speech recognition. Real life data in machine learning is usually very noisy and almost never clean, which can be attributed to various factors depending on the domain, e.g. outliers, random noise and adversarial noise. Therefore, the models we develop for various tasks should be robust to such kinds of noisy data, which led to the thriving field of robust machine learning. We consider this important issue in the setting of automatic speech recognition. With the increasing popularity of pre-trained models, it's an important question to analyze and understand the robustness of such models to noise. In this work, we perform a robustness analysis of the pre-trained neural models wav2vec2, HuBERT and DistilHuBERT on the LibriSpeech and TIMIT datasets. We use different kinds of noising mechanisms and measure the model performances as quantified by the inference time and the standard Word Error Rate metric. We also do an in-depth layer-wise analysis of the wav2vec2 model when injecting noise in between layers, enabling us to predict at a high level what each layer learns. Finally for this model, we visualize the propagation of errors across the layers and compare how it behaves on clean versus noisy data. Our experiments conform the predictions of Pasad et al. [2021] and also raise interesting directions for future work.
• Abstract（参考訳）: 自動音声認識のための事前学習ニューラルモデルのロバスト性について検討した。 機械学習の実際のデータは、通常非常にノイズが多く、ほとんどクリーンではないため、ドメインによって異なる要因(例えば、異常値、ランダムノイズ、逆雑音)によって引き起こされる可能性がある。 したがって、我々が様々なタスクのために開発したモデルは、このような騒がしいデータに対して堅牢でなければならないため、堅牢な機械学習の分野が栄えている。 自動音声認識の設定において、この重要な問題を考える。 事前訓練されたモデルの人気が高まっているため、そのようなモデルのノイズに対する堅牢性を分析し、理解することが重要である。 本研究では,LibriSpeechおよびTIMITデータセット上で,事前学習したニューラルネットワークwav2vec2, HuBERT, DistilHuBERTの堅牢性解析を行う。 予測時間と標準単語誤り率測定値で定量化されるモデル性能を,異なる種類のノイズ発生機構を用いて測定する。 また、層間にノイズを注入する際のwav2vec2モデルの詳細層解析を行い、各層が何を学習するかを高いレベルで予測する。 最後に,レイヤ間におけるエラーの伝搬を可視化し,クリーンデータとノイズデータでエラーがどう振る舞うかを比較する。 我々の実験はPasadらの予測に合致する。 2021年は]また 今後の仕事にも 興味深い方向性を示します。

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