論文の概要: Random Utterance Concatenation Based Data Augmentation for Improving Short-video Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15876v2
• Date: Thu, 25 May 2023 05:32:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 23:45:41.738753
• Title: Random Utterance Concatenation Based Data Augmentation for Improving Short-video Speech Recognition
• Title（参考訳）: ランダム発話結合に基づく短ビデオ音声認識改善のためのデータ拡張
• Authors: Yist Y. Lin, Tao Han, Haihua Xu, Van Tung Pham, Yerbolat Khassanov, Tze Yuang Chong, Yi He, Lu Lu, Zejun Ma
• Abstract要約: エンドツーエンド自動音声認識(ASR)フレームワークの制限の1つは、列車-テスト発話長が一致しない場合、その性能が損なわれることである。 短ビデオASRタスクにおける列車試験発話長ミスマッチ問題を軽減するために,オンザフライランダム発話結合に基づくデータ拡張手法を提案する。 15言語の平均単語誤り率を5.72%削減し、様々な発話長に対する堅牢性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.608636109295354
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of limitations in end-to-end automatic speech recognition (ASR) framework is its performance would be compromised if train-test utterance lengths are mismatched. In this paper, we propose an on-the-fly random utterance concatenation (RUC) based data augmentation method to alleviate train-test utterance length mismatch issue for short-video ASR task. Specifically, we are motivated by observations that our human-transcribed training utterances tend to be much shorter for short-video spontaneous speech (~3 seconds on average), while our test utterance generated from voice activity detection front-end is much longer (~10 seconds on average). Such a mismatch can lead to suboptimal performance. Empirically, it's observed the proposed RUC method significantly improves long utterance recognition without performance drop on short one. Overall, it achieves 5.72% word error rate reduction on average for 15 languages and improved robustness to various utterance length.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンド自動音声認識(ASR)フレームワークの制限の1つは、列車-テスト発話長が一致しない場合、その性能が損なわれることである。 本稿では,短ビデオASRタスクにおける列車-テスト発話長ミスマッチ問題を軽減するために,オンザフライランダム発話結合(RUC)に基づくデータ拡張手法を提案する。 具体的には、人間が書き起こした訓練発話は、短時間の自発音声(平均3秒)よりずっと短い傾向にあるが、音声活動検出フロントエンドから発生するテスト発話は、より長い(平均10秒)。 このようなミスマッチは、最適でないパフォーマンスにつながる可能性がある。 実験により,提案手法は,短時間で性能低下を伴わずに,長い発話認識を大幅に改善することがわかった。 全体として、15言語の平均単語誤り率を5.72%削減し、様々な発話長に対する堅牢性を改善した。

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