論文の概要: Contextualized End-to-End Speech Recognition with Contextual Phrase Prediction Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12493v5
• Date: Wed, 12 Jul 2023 17:41:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 19:19:39.312203
• Title: Contextualized End-to-End Speech Recognition with Contextual Phrase Prediction Network
• Title（参考訳）: 文脈的フレーズ予測ネットワークを用いた文脈的エンドツーエンド音声認識
• Authors: Kaixun Huang, Ao Zhang, Zhanheng Yang, Pengcheng Guo, Bingshen Mu, Tianyi Xu, Lei Xie
• Abstract要約: 本稿では,注目に基づくディープバイアス手法のための文脈的フレーズ予測ネットワークを提案する。 このネットワークは、文脈埋め込みを用いて発話中の文脈句を予測し、バイアス損失を計算し、文脈化されたモデルの訓練を支援する。 提案手法は,様々なエンドツーエンド音声認識モデルにおいて,単語誤り率 (WER) の低減を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.115294331065318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contextual information plays a crucial role in speech recognition technologies and incorporating it into the end-to-end speech recognition models has drawn immense interest recently. However, previous deep bias methods lacked explicit supervision for bias tasks. In this study, we introduce a contextual phrase prediction network for an attention-based deep bias method. This network predicts context phrases in utterances using contextual embeddings and calculates bias loss to assist in the training of the contextualized model. Our method achieved a significant word error rate (WER) reduction across various end-to-end speech recognition models. Experiments on the LibriSpeech corpus show that our proposed model obtains a 12.1% relative WER improvement over the baseline model, and the WER of the context phrases decreases relatively by 40.5%. Moreover, by applying a context phrase filtering strategy, we also effectively eliminate the WER degradation when using a larger biasing list.
• Abstract（参考訳）: 近年,音声認識技術において文脈情報が重要な役割を担い,エンドツーエンド音声認識モデルに組み込むことが注目されている。 しかし、従来のディープバイアス法はバイアスタスクの明示的な監督を欠いていた。 本研究では,注意に基づくディープバイアス手法のための文脈句予測ネットワークを提案する。 このネットワークは文脈埋め込みを用いて発話中の文脈句を予測し、バイアス損失を計算して文脈モデルのトレーニングを支援する。 提案手法は,様々なエンドツーエンド音声認識モデルにおいて,単語誤り率 (WER) の低減を実現した。 librispeechコーパスの実験では,提案モデルがベースラインモデルよりも12.1%向上し,文脈句のwerは相対的に40.5%減少することが示された。 さらに,コンテキスト句フィルタリング戦略を適用することで,バイアスリストが大きい場合に,war劣化を効果的に排除する。

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