論文の概要: SpellMapper: A non-autoregressive neural spellchecker for ASR customization with candidate retrieval based on n-gram mappings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02317v1
• Date: Sun, 4 Jun 2023 10:00:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 18:37:13.337729
• Title: SpellMapper: A non-autoregressive neural spellchecker for ASR customization with candidate retrieval based on n-gram mappings
• Title（参考訳）: SpellMapper:n-gramマッピングに基づく候補検索によるASRカスタマイズのための非自己回帰型ニューラルネットワークスペルチェッカー
• Authors: Alexandra Antonova, Evelina Bakhturina, Boris Ginsburg
• Abstract要約: 文脈スペル補正モデルは、音声認識を改善するために浅い融合に代わるものである。 ミススペルn-gramマッピングに基づく候補探索のための新しいアルゴリズムを提案する。 Spoken Wikipediaの実験では、ベースラインのASRシステムに比べて21.4%のワードエラー率の改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.87664008338317
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contextual spelling correction models are an alternative to shallow fusion to improve automatic speech recognition (ASR) quality given user vocabulary. To deal with large user vocabularies, most of these models include candidate retrieval mechanisms, usually based on minimum edit distance between fragments of ASR hypothesis and user phrases. However, the edit-distance approach is slow, non-trainable, and may have low recall as it relies only on common letters. We propose: 1) a novel algorithm for candidate retrieval, based on misspelled n-gram mappings, which gives up to 90% recall with just the top 10 candidates on Spoken Wikipedia; 2) a non-autoregressive neural model based on BERT architecture, where the initial transcript and ten candidates are combined into one input. The experiments on Spoken Wikipedia show 21.4% word error rate improvement compared to a baseline ASR system.
• Abstract（参考訳）: 文脈的綴り補正モデルは、ユーザ語彙による自動音声認識(asr)品質を改善するための浅い融合の代替手段である。 大規模なユーザ語彙を扱うために、これらのモデルの多くは候補検索機構を含み、通常、ASR仮説の断片とユーザフレーズの最小編集距離に基づいている。 しかし、編集距離のアプローチは遅く、訓練不能であり、通常の文字のみに依存するため、リコールは少ない可能性がある。 提案します 1) 誤字n-gramマッピングに基づく候補検索のための新しいアルゴリズムは,wikipediaの上位10個の候補のみに対して最大90%のリコールを与える。 2)BERTアーキテクチャに基づく非自己回帰型ニューラルモデルでは,最初の転写文字と10の候補を1つの入力に結合する。 音声wikipediaによる実験では、ベースラインasrシステムと比較して21.4%の単語誤り率向上を示した。

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