論文の概要: SoftCorrect: Error Correction with Soft Detection for Automatic Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01039v2
• Date: Wed, 20 Dec 2023 15:00:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 19:39:10.177676
• Title: SoftCorrect: Error Correction with Soft Detection for Automatic Speech Recognition
• Title（参考訳）: ソフトコレクト:ソフト検出による音声認識のための誤り補正
• Authors: Yichong Leng, Xu Tan, Wenjie Liu, Kaitao Song, Rui Wang, Xiang-Yang Li, Tao Qin, Edward Lin, Tie-Yan Liu
• Abstract要約: 我々は,明示的かつ暗黙的な誤り検出の限界を回避するため,ソフトエラー検出機構を備えたSoftCorrectを提案する。 暗黙的な誤り検出とCTC損失と比較すると、SoftCorrectはどの単語が誤りであるかを明示的な信号を提供する。 AISHELL-1とAidatatangデータセットの実験では、SoftCorrectはそれぞれ26.1%と9.4%のCER削減を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 116.31926128970585
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Error correction in automatic speech recognition (ASR) aims to correct those incorrect words in sentences generated by ASR models. Since recent ASR models usually have low word error rate (WER), to avoid affecting originally correct tokens, error correction models should only modify incorrect words, and therefore detecting incorrect words is important for error correction. Previous works on error correction either implicitly detect error words through target-source attention or CTC (connectionist temporal classification) loss, or explicitly locate specific deletion/substitution/insertion errors. However, implicit error detection does not provide clear signal about which tokens are incorrect and explicit error detection suffers from low detection accuracy. In this paper, we propose SoftCorrect with a soft error detection mechanism to avoid the limitations of both explicit and implicit error detection. Specifically, we first detect whether a token is correct or not through a probability produced by a dedicatedly designed language model, and then design a constrained CTC loss that only duplicates the detected incorrect tokens to let the decoder focus on the correction of error tokens. Compared with implicit error detection with CTC loss, SoftCorrect provides explicit signal about which words are incorrect and thus does not need to duplicate every token but only incorrect tokens; compared with explicit error detection, SoftCorrect does not detect specific deletion/substitution/insertion errors but just leaves it to CTC loss. Experiments on AISHELL-1 and Aidatatang datasets show that SoftCorrect achieves 26.1% and 9.4% CER reduction respectively, outperforming previous works by a large margin, while still enjoying fast speed of parallel generation.
• Abstract（参考訳）: 自動音声認識(ASR)における誤り訂正は,ASRモデルにより生成された文中の誤り語を訂正することを目的としている。 最近のASRモデルは、通常、単語誤り率(WER)が低いため、本来正しいトークンに影響を与えるのを避けるため、誤り訂正モデルは不正な単語を修正するだけでよい。 前回のエラー訂正では、ターゲットソースの注意を通して暗黙的にエラーワードを検出するか、ctc(connectionist temporal classification)の損失を検出するか、特定の削除/置換/停止エラーを明示的に特定する。 しかし、暗黙的エラー検出は、どのトークンが誤りであるかを明確に示さず、明示的なエラー検出は、検出精度の低下に苦しむ。 本稿では,明示的および暗黙的エラー検出の限界を回避するため,ソフトエラー検出機構を用いたソフト補正を提案する。 具体的には、専用言語モデルによって生成された確率でトークンが正しいか否かを最初に検出し、検出された不正トークンのみを複製してデコーダがエラートークンの修正に集中させる制約付きCTC損失を設計する。 暗黙的なエラー検出とCTC損失と比較すると、SoftCorrectは、どの単語が誤りであるかを明示的な信号を提供するため、すべてのトークンを複製する必要はなく、不正なトークンのみを複製する必要はない。 aishell-1とaidatatangデータセットの実験では、softcorrectがそれぞれ26.1%と9.4%のcer削減を達成し、従来よりも大きなマージンを誇りながら、並列生成の高速さを享受している。

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