論文の概要: RASR2: The RWTH ASR Toolkit for Generic Sequence-to-sequence Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17782v1
• Date: Sun, 28 May 2023 17:48:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 16:47:33.039151
• Title: RASR2: The RWTH ASR Toolkit for Generic Sequence-to-sequence Speech Recognition
• Title（参考訳）: RASR2:RWTH ASR Toolkit for Generic Sequence-to-Sequence Speech Recognition
• Authors: Wei Zhou, Eugen Beck, Simon Berger, Ralf Schl\"uter, Hermann Ney
• Abstract要約: C++で実装された研究指向の汎用S2SデコーダであるRASR2を提案する。 さまざまなS2Sモデル、言語モデル、ラベル単位/トポロジ、ニューラルネットワークアーキテクチャに対して、強力な柔軟性/互換性を提供する。 オープンおよびクローズドボキャブラリーの両方のシナリオに対して,検索モードや設定の充実したサポートを備えた汎用検索フレームワークをベースとした,効率的なデコーディングを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.081758770899235
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern public ASR tools usually provide rich support for training various sequence-to-sequence (S2S) models, but rather simple support for decoding open-vocabulary scenarios only. For closed-vocabulary scenarios, public tools supporting lexical-constrained decoding are usually only for classical ASR, or do not support all S2S models. To eliminate this restriction on research possibilities such as modeling unit choice, we present RASR2 in this work, a research-oriented generic S2S decoder implemented in C++. It offers a strong flexibility/compatibility for various S2S models, language models, label units/topologies and neural network architectures. It provides efficient decoding for both open- and closed-vocabulary scenarios based on a generalized search framework with rich support for different search modes and settings. We evaluate RASR2 with a wide range of experiments on both switchboard and Librispeech corpora. Our source code is public online.
• Abstract（参考訳）: 現代のパブリックASRツールは、様々なシーケンス・ツー・シーケンス(S2S)モデルをトレーニングするためのリッチなサポートを提供するが、むしろオープン語彙シナリオのみをデコードするための単純なサポートを提供する。 クローズドボキャブラリのシナリオでは、語彙制約付きデコードをサポートする公開ツールは、通常、古典的なASRのみに限られる。 モデリングユニットの選択などの研究の可能性に関するこの制限を排除するため、本研究では、c++で実装された研究指向ジェネリックs2sデコーダであるrasr2を紹介する。 さまざまなS2Sモデル、言語モデル、ラベル単位/トポロジ、ニューラルネットワークアーキテクチャに対して、強力な柔軟性/互換性を提供する。 オープンおよびクローズドボキャブラリーの両方のシナリオに対して,検索モードと設定が豊富な汎用検索フレームワークに基づく,効率的なデコーディングを提供する。 RASR2をスイッチボードとLibrispeech corporaの両方で幅広い実験により評価した。 ソースコードはオンラインで公開されている。

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