論文の概要: A Study on the Integration of Pipeline and E2E SLU systems for Spoken Semantic Parsing toward STOP Quality Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01620v2
• Date: Sat, 6 May 2023 16:35:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 20:01:12.957743
• Title: A Study on the Integration of Pipeline and E2E SLU systems for Spoken Semantic Parsing toward STOP Quality Challenge
• Title（参考訳）: STOP品質問題に対する音声意味解析のためのパイプラインとE2E SLUの統合に関する研究
• Authors: Siddhant Arora, Hayato Futami, Shih-Lun Wu, Jessica Huynh, Yifan Peng, Yosuke Kashiwagi, Emiru Tsunoo, Brian Yan, Shinji Watanabe
• Abstract要約: 本稿では,音声言語理解グランドチャレンジにおける品質トラック(トラック1)のための音声意味解析システムについて述べる。 Whisperのような強自動音声認識(ASR)モデルとBARTのような事前訓練言語モデル(LM)は、我々のSLUフレームワーク内で利用され、性能が向上する。 また,各モデルの出力レベルの組み合わせについて,精度80.8の精度で検討し,第1位を獲得した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.89616011003973
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently there have been efforts to introduce new benchmark tasks for spoken language understanding (SLU), like semantic parsing. In this paper, we describe our proposed spoken semantic parsing system for the quality track (Track 1) in Spoken Language Understanding Grand Challenge which is part of ICASSP Signal Processing Grand Challenge 2023. We experiment with both end-to-end and pipeline systems for this task. Strong automatic speech recognition (ASR) models like Whisper and pretrained Language models (LM) like BART are utilized inside our SLU framework to boost performance. We also investigate the output level combination of various models to get an exact match accuracy of 80.8, which won the 1st place at the challenge.
• Abstract（参考訳）: 近年,意味解析のような音声言語理解(SLU)のための新しいベンチマークタスクの導入が試みられている。 本稿では,icssp信号処理グランドチャレンジ2023の一部である音声言語理解グランドチャレンジにおいて,品質トラック(トラック1)のための音声意味解析システムを提案する。 我々はこのタスクのためにエンドツーエンドシステムとパイプラインシステムの両方を実験する。 Whisperのような強自動音声認識(ASR)モデルとBARTのような事前訓練言語モデル(LM)は、我々のSLUフレームワーク内で利用され、性能が向上する。 また,各モデルの出力レベルの組み合わせについて,精度80.8の精度で検討し,第1位を獲得した。

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