論文の概要: Cross-utterance ASR Rescoring with Graph-based Label Propagation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15132v1
- Date: Mon, 27 Mar 2023 12:08:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-28 15:32:13.667304
- Title: Cross-utterance ASR Rescoring with Graph-based Label Propagation
- Title(参考訳): グラフに基づくラベル伝搬を用いたクロス発話asr
- Authors: Srinath Tankasala, Long Chen, Andreas Stolcke, Anirudh Raju, Qianli
Deng, Chander Chandak, Aparna Khare, Roland Maas, Venkatesh Ravichandran
- Abstract要約: 本稿では,グラフに基づくラベルの伝搬を反映した新しいASR N-best仮説を提案する。
従来のニューラルネットワークモデル(LM)をベースとしたASR再構成/格付けモデルとは対照的に,本手法は音響情報に重点を置いている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.669201156515891
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a novel approach for ASR N-best hypothesis rescoring with
graph-based label propagation by leveraging cross-utterance acoustic
similarity. In contrast to conventional neural language model (LM) based ASR
rescoring/reranking models, our approach focuses on acoustic information and
conducts the rescoring collaboratively among utterances, instead of
individually. Experiments on the VCTK dataset demonstrate that our approach
consistently improves ASR performance, as well as fairness across speaker
groups with different accents. Our approach provides a low-cost solution for
mitigating the majoritarian bias of ASR systems, without the need to train new
domain- or accent-specific models.
- Abstract(参考訳): そこで本稿では,ASR N-best仮説をグラフベースのラベル伝搬で再現する手法を提案する。
従来の言語モデル(lm)ベースのasrリコーリング/リカリングモデルとは対照的に,本手法は音響情報に着目し,個別ではなく発話間で協調的にリコーリングを行う。
VCTKデータセットの実験により、我々のアプローチは、アクセントの異なる話者グループ間での公平さと同様に、ASRの性能を一貫して改善することを示した。
我々のアプローチは、新しいドメインやアクセント固有のモデルをトレーニングすることなく、ASRシステムの主観的バイアスを軽減するための低コストなソリューションを提供する。
関連論文リスト
- Unified Speech Recognition: A Single Model for Auditory, Visual, and Audiovisual Inputs [73.74375912785689]
本稿では,音声認識システムのための統合学習戦略を提案する。
3つのタスクの1つのモデルをトレーニングすることで、VSRとAVSRの性能が向上することを示す。
また,非ラベル標本をより効果的に活用するために,強欲な擬似ラベリング手法を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-04T16:46:53Z) - Extending Whisper with prompt tuning to target-speaker ASR [18.31992429200396]
ターゲット話者自動音声認識(Target-Speaker Automatic Speech Recognition, ASR)は、ターゲット話者の所望の音声を重なり合う発話から書き起こすことを目的としている。
既存のターゲットスピーカーASR(TS-ASR)の手法のほとんどは、スクラッチからトレーニングするか、事前訓練されたモデルを完全に微調整するものである。
この研究は、パラメータ効率のよい微調整手法であるプロンプトチューニングを利用して、大規模なシングルストーカーASRモデルであるWhisperをTS-ASRに拡張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-13T11:49:16Z) - Factual Consistency Oriented Speech Recognition [23.754107608608106]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-24T00:01:41Z) - Towards Improved Room Impulse Response Estimation for Speech Recognition [53.04440557465013]
遠距離場自動音声認識(ASR)におけるブラインドルームインパルス応答(RIR)推定システムを提案する。
まず、改良されたRIR推定と改善されたASR性能の関連性について、ニューラルネットワークを用いたRIR推定器の評価を行った。
次に、残響音声からRIR特徴を符号化し、符号化された特徴からRIRを構成するGANベースのアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-08T00:40:27Z) - A Comparative Study on Speaker-attributed Automatic Speech Recognition
in Multi-party Meetings [53.120885867427305]
会議シナリオにおける話者分散自動音声認識(SA-ASR)の3つのアプローチを評価する。
WD-SOT法は平均話者依存文字誤り率(SD-CER)を10.7%削減する
TS-ASRアプローチはFD-SOTアプローチよりも優れ、16.5%の相対的なSD-CER削減をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-31T06:39:14Z) - ASR-Aware End-to-end Neural Diarization [15.172086811068962]
本稿では、音響入力と自動音声認識(ASR)モデルから得られる特徴の両方を用いて、コンフォーマーに基づくエンドツーエンドニューラルダイアリゼーション(EEND)モデルを提案する。
この機能を組み込むために、ConformerベースのEENDアーキテクチャの3つの変更が提案されている。
Switchboard+SREデータセットの2つの話者による英語会話実験により、単語位置情報を用いたマルチタスク学習がASR特徴を利用する最も効果的な方法であることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-02T21:17:14Z) - Attention-based Multi-hypothesis Fusion for Speech Summarization [83.04957603852571]
音声認識(ASR)とテキスト要約(TS)を組み合わせることで、音声要約を実現することができる
ASR誤差はカスケード法における出力要約の品質に直接影響する。
本稿では、ASRの誤りに対して頑健なカスケード音声要約モデルを提案し、ASRが生成した複数の仮説を利用して、ASRの誤りが要約に与える影響を緩和する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-16T03:00:29Z) - Neural Model Reprogramming with Similarity Based Mapping for
Low-Resource Spoken Command Recognition [71.96870151495536]
低リソース音声コマンド認識(SCR)のための新しいAR手法を提案する。
ARプロシージャは、(対象領域から)音響信号を修正して、事前訓練されたSCRモデルを再利用することを目的としている。
提案したAR-SCRシステムについて,アラビア語,リトアニア語,マンダリン語を含む3つの低リソースSCRデータセットを用いて評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-08T05:07:35Z) - Cross-sentence Neural Language Models for Conversational Speech
Recognition [17.317583079824423]
本稿では, ASR N-best 仮説を再帰する, 効果的なクロス文ニューラル LM 手法を提案する。
また,タスク固有のグローバルトピック情報からクロス文履歴を抽出する手法についても検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-13T05:30:16Z) - Joint Contextual Modeling for ASR Correction and Language Understanding [60.230013453699975]
言語理解(LU)と協調してASR出力の文脈的言語補正を行うマルチタスクニューラルアプローチを提案する。
そこで本研究では,市販のASRおよびLUシステムの誤差率を,少量のドメイン内データを用いてトレーニングしたジョイントモデルと比較して14%削減できることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-28T22:09:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。