論文の概要: 4D ASR: Joint modeling of CTC, Attention, Transducer, and Mask-Predict decoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10818v2
• Date: Mon, 29 May 2023 23:16:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 02:09:10.376320
• Title: 4D ASR: Joint modeling of CTC, Attention, Transducer, and Mask-Predict decoders
• Title（参考訳）: 4D ASR: CTC, Attention, Transducer, Mask-Predict Decoderの合同モデリング
• Authors: Yui Sudo, Muhammad Shakeel, Brian Yan, Jiatong Shi, Shinji Watanabe
• Abstract要約: 本稿では,CTC,アテンション,RNN-T,マスク予測の4デコーダ共同モデリング(4D)を提案する。 4つのデコーダは、アプリケーションシナリオに応じて簡単に切り替えられるように、共同でトレーニングされている。 実験の結果,提案したモデルが一貫してWERを減少させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.799797974513552
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The network architecture of end-to-end (E2E) automatic speech recognition (ASR) can be classified into several models, including connectionist temporal classification (CTC), recurrent neural network transducer (RNN-T), attention mechanism, and non-autoregressive mask-predict models. Since each of these network architectures has pros and cons, a typical use case is to switch these separate models depending on the application requirement, resulting in the increased overhead of maintaining all models. Several methods for integrating two of these complementary models to mitigate the overhead issue have been proposed; however, if we integrate more models, we will further benefit from these complementary models and realize broader applications with a single system. This paper proposes four-decoder joint modeling (4D) of CTC, attention, RNN-T, and mask-predict, which has the following three advantages: 1) The four decoders are jointly trained so that they can be easily switched depending on the application scenarios. 2) Joint training may bring model regularization and improve the model robustness thanks to their complementary properties. 3) Novel one-pass joint decoding methods using CTC, attention, and RNN-T further improves the performance. The experimental results showed that the proposed model consistently reduced the WER.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンド(E2E)自動音声認識(ASR)のネットワークアーキテクチャは、コネクショニスト時間分類(CTC)、リカレントニューラルネットワークトランスデューサ(RNN-T)、注意機構、非自己回帰マスク予測モデルなど、いくつかのモデルに分類される。 これらのネットワークアーキテクチャのそれぞれに長所と短所があるため、典型的なユースケースはアプリケーション要件に応じてこれらの別々のモデルを切り替えることであり、結果としてすべてのモデルを維持するオーバーヘッドが増加する。 オーバヘッド問題を解決するために2つの補完モデルを統合するいくつかの方法が提案されているが、より多くのモデルを統合すると、これらの補完モデルからさらに恩恵を受け、単一のシステムでより広範なアプリケーションを実現する。 本稿では,CTC,アテンション,RNN-T,マスク予測の4デコーダ共同モデリング(4D)を提案する。 1) 4つのデコーダは、アプリケーションシナリオに応じて容易に切り替えられるように、共同でトレーニングされる。 2) 連立訓練はモデル正規化をもたらし, 相補的な特性によりモデルロバスト性を向上させる。 3) CTC, attention, RNN-Tを用いた新しいワンパス共同復号法により, 性能が向上する。 実験の結果,提案したモデルが一貫してWERを減少させることがわかった。

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