論文の概要: LAMASSU: Streaming Language-Agnostic Multilingual Speech Recognition and Translation Using Neural Transducers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02809v1
• Date: Sat, 5 Nov 2022 04:03:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 18:13:52.646341
• Title: LAMASSU: Streaming Language-Agnostic Multilingual Speech Recognition and Translation Using Neural Transducers
• Title（参考訳）: LAMASSU:ニューラルトランスデューサを用いた言語非依存多言語音声認識と翻訳
• Authors: Peidong Wang, Eric Sun, Jian Xue, Yu Wu, Long Zhou, Yashesh Gaur, Shujie Liu, Jinyu Li
• Abstract要約: ニューラルトランスデューサ(LAMASSU)を用いたストリーミング言語に依存しない多言語音声認識と翻訳を提案する。 我々は、言語に依存しない多言語エンコーダを活用し、共有エンコーダを大幅に上回っている。 実験の結果, LAMASSUはモデルサイズを大幅に削減するだけでなく, モノリンガルASRおよびバイリンガルSTモデルよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.22249748817308
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: End-to-end formulation of automatic speech recognition (ASR) and speech translation (ST) makes it easy to use a single model for both multilingual ASR and many-to-many ST. In this paper, we propose streaming language-agnostic multilingual speech recognition and translation using neural transducers (LAMASSU). To enable multilingual text generation in LAMASSU, we conduct a systematic comparison between specified and unified prediction and joint networks. We leverage a language-agnostic multilingual encoder that substantially outperforms shared encoders. To enhance LAMASSU, we propose to feed target LID to encoders. We also apply connectionist temporal classification regularization to transducer training. Experimental results show that LAMASSU not only drastically reduces the model size but also outperforms monolingual ASR and bilingual ST models.
• Abstract（参考訳）: 自動音声認識(ASR)と音声翻訳(ST)のエンドツーエンドの定式化により,多言語ASRと多言語STの両方に単一モデルを使用することが容易になり,本論文では,ニューラルトランスデューサ(LAMASSU)を用いた,ストリーミング言語に依存しない多言語音声認識と翻訳を提案する。 LAMASSUにおける多言語テキスト生成を実現するために,特定予測と統一予測の系統的比較を行った。 共有エンコーダを実質的に上回る言語非依存の多言語エンコーダを活用する。 LAMASSUを強化するために,エンコーダにターゲットLIDを供給することを提案する。 また,コネクショニストの時間的分類規則をトランスデューサ訓練に適用する。 実験の結果, LAMASSUはモデルサイズを大幅に削減するだけでなく, モノリンガルASRおよびバイリンガルSTモデルよりも優れていた。

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