論文の概要: Factual Consistency Oriented Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12369v1
• Date: Fri, 24 Feb 2023 00:01:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-27 14:59:39.426923
• Title: Factual Consistency Oriented Speech Recognition
• Title（参考訳）: Factual Consistency Oriented Speech Recognition
• Authors: Naoyuki Kanda, Takuya Yoshioka, Yang Liu
• Abstract要約: 提案フレームワークは, ASR の仮説と接地真実の整合性を最大化するために, ASR モデルを最適化する。 提案手法を用いてASRモデルのトレーニングを行うことにより,会話要約の事実整合性によって,音声要約品質が向上することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.754107608608106
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel optimization framework for automatic speech recognition (ASR) with the aim of reducing hallucinations produced by an ASR model. The proposed framework optimizes the ASR model to maximize an expected factual consistency score between ASR hypotheses and ground-truth transcriptions, where the factual consistency score is computed by a separately trained estimator. Experimental results using the AMI meeting corpus and the VoxPopuli corpus show that the ASR model trained with the proposed framework generates ASR hypotheses that have significantly higher consistency scores with ground-truth transcriptions while maintaining the word error rates close to those of cross entropy-trained ASR models. Furthermore, it is shown that training the ASR models with the proposed framework improves the speech summarization quality as measured by the factual consistency of meeting conversation summaries generated by a large language model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ASRモデルによる幻覚の低減を目的とした,自動音声認識(ASR)のための新しい最適化フレームワークを提案する。 提案フレームワークは、ASRモデルを用いて、予測されるASR仮説と基底トラス転写との整合性スコアを最大化し、その整合性スコアを個別に訓練された推定器で計算する。 AMIミーティングコーパスとVoxPopuliコーパスを用いた実験結果から,提案フレームワークを用いてトレーニングしたASRモデルは,クロスエントロピー学習されたASRモデルに近い単語誤り率を維持しつつ,地上構造転写との整合性が高いASR仮説を生成することがわかった。 さらに,提案フレームワークを用いてasrモデルを訓練することで,大規模言語モデルによって生成された会話要約の事実整合性によって測定された音声要約品質が向上することを示す。

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