論文の概要: A Deep Learning System for Domain-specific Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10510v2
• Date: Wed, 27 Sep 2023 17:32:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 19:41:52.551558
• Title: A Deep Learning System for Domain-specific Speech Recognition
• Title（参考訳）: ドメイン固有音声認識のためのディープラーニングシステム
• Authors: Yanan Jia
• Abstract要約: 著者らは、事前に訓練されたDeepSpeech2とWav2Vec2音響モデルを使って、利益特異的なASRシステムの開発を行っている。 最高の性能は、Wav2Vec2-Large-LV60音響モデルと外部KenLMから得られる。 また, 音声言語理解(SLU)の一部として, ASR 転写の誤りが生じる可能性についても検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As human-machine voice interfaces provide easy access to increasingly intelligent machines, many state-of-the-art automatic speech recognition (ASR) systems are proposed. However, commercial ASR systems usually have poor performance on domain-specific speech especially under low-resource settings. The author works with pre-trained DeepSpeech2 and Wav2Vec2 acoustic models to develop benefit-specific ASR systems. The domain-specific data are collected using proposed semi-supervised learning annotation with little human intervention. The best performance comes from a fine-tuned Wav2Vec2-Large-LV60 acoustic model with an external KenLM, which surpasses the Google and AWS ASR systems on benefit-specific speech. The viability of using error prone ASR transcriptions as part of spoken language understanding (SLU) is also investigated. Results of a benefit-specific natural language understanding (NLU) task show that the domain-specific fine-tuned ASR system can outperform the commercial ASR systems even when its transcriptions have higher word error rate (WER), and the results between fine-tuned ASR and human transcriptions are similar.
• Abstract（参考訳）: 人間の機械による音声インタフェースは、よりインテリジェントなマシンに容易にアクセスできるため、最先端の音声認識システム(ASR)が多数提案されている。 しかし、商用asrシステムは通常、特に低リソース環境において、ドメイン固有発話の性能が低下する。 筆者は,事前学習したdeepspeech2とwav2vec2音響モデルを用いて,特有なasrシステムの開発を行っている。 ドメイン固有データは、人間の介入が少ない半教師付き学習アノテーションを用いて収集される。 最高のパフォーマンスは、GoogleとAWSのASRシステムに勝る、外部KenLMを備えた微調整されたWav2Vec2-Large-LV60音響モデルから得られる。 また, 音声言語理解(SLU)の一部として, ASR 転写の誤りが生じる可能性についても検討した。 便益特化自然言語理解(nlu)タスクの結果、ドメイン特化asrシステムは、その転写が単語誤り率(wer)が高い場合でも商用asrシステムよりも優れており、また、微調整asrと人間の転写との間には類似していることが示された。

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