論文の概要: SpeechNet: Weakly Supervised, End-to-End Speech Recognition at Industrial Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11740v1
• Date: Mon, 21 Nov 2022 18:58:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 22:29:39.789085
• Title: SpeechNet: Weakly Supervised, End-to-End Speech Recognition at Industrial Scale
• Title（参考訳）: 音声ネットワーク:産業規模での弱監視・エンドツーエンド音声認識
• Authors: Raphael Tang, Karun Kumar, Gefei Yang, Akshat Pandey, Yajie Mao, Vladislav Belyaev, Madhuri Emmadi, Craig Murray, Ferhan Ture, Jimmy Lin
• Abstract要約: エンドツーエンドの自動音声認識システムは、何千時間もの手動注釈付き音声認識と、推論のための重み計算に依存している。 現在私たちのシステムはSpeechNetと呼ばれ、音声対応スマートテレビで1日に1200万のクエリを処理しています。 大規模なWav2vecベースのデプロイメントが学術文献で説明されたのはこれが初めてである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.232222751775524
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: End-to-end automatic speech recognition systems represent the state of the art, but they rely on thousands of hours of manually annotated speech for training, as well as heavyweight computation for inference. Of course, this impedes commercialization since most companies lack vast human and computational resources. In this paper, we explore training and deploying an ASR system in the label-scarce, compute-limited setting. To reduce human labor, we use a third-party ASR system as a weak supervision source, supplemented with labeling functions derived from implicit user feedback. To accelerate inference, we propose to route production-time queries across a pool of CUDA graphs of varying input lengths, the distribution of which best matches the traffic's. Compared to our third-party ASR, we achieve a relative improvement in word-error rate of 8% and a speedup of 600%. Our system, called SpeechNet, currently serves 12 million queries per day on our voice-enabled smart television. To our knowledge, this is the first time a large-scale, Wav2vec-based deployment has been described in the academic literature.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンドの自動音声認識システムは技術の現状を表現しているが、トレーニングには何千時間も手動で注釈付けされた音声を、推論には重み付けの計算に頼っている。 もちろんこれは、多くの企業が膨大な人的資源と計算資源を欠いているため、商業化を妨げる。 本稿では,ラベルスカース,計算制限設定におけるASRシステムの訓練と展開について検討する。 人的労力を減らすために,暗黙のユーザフィードバックから派生したラベル付け機能を補う,弱い監督源としてサードパーティのasrシステムを用いる。 推定を高速化するため,提案手法では,入力長の異なるCUDAグラフのプールに実運用時クエリをルーティングし,その分布がトラフィックに最もよくマッチすることを示す。 サードパーティのASRと比較して、単語エラー率8%、スピードアップ600%の相対的な改善を実現しています。 現在私たちのシステムはSpeechNetと呼ばれ、音声対応スマートテレビで1日に1200万のクエリを処理しています。 私たちの知る限り、大規模なwav2vecベースのデプロイメントが学術文献に記述されたのはこれが初めてです。

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