論文の概要: Align With Purpose: Optimize Desired Properties in CTC Models with a General Plug-and-Play Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01715v2
• Date: Thu, 6 Jul 2023 07:02:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 11:00:36.535921
• Title: Align With Purpose: Optimize Desired Properties in CTC Models with a General Plug-and-Play Framework
• Title（参考訳）: Align with Purpose: General Plug-and-Play Frameworkを用いたCTCモデルにおけるDesiredプロパティの最適化
• Authors: Eliya Segev, Maya Alroy, Ronen Katsir, Noam Wies, Ayana Shenhav, Yael Ben-Oren, David Zar, Oren Tadmor, Jacob Bitterman, Amnon Shashua and Tal Rosenwein
• Abstract要約: Connectionist Temporal Classification (CTC) はシークエンス・ツー・シークエンス(seq2seq)モデルをトレーニングするために広く使われている基準である。 CTC基準でトレーニングされたモデルにおいて、所望のプロパティを強化するために、$textbf General Plug-and-Playフレームワークである$textitAlign With Purposeを提案する。 我々は,ASR(Automatic Speech Recognition)の領域にフレームワークを適用し,その特性選択,アーキテクチャ選択,訓練データセットのスケールといった点において,その汎用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4314963654746435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Connectionist Temporal Classification (CTC) is a widely used criterion for training supervised sequence-to-sequence (seq2seq) models. It enables learning the relations between input and output sequences, termed alignments, by marginalizing over perfect alignments (that yield the ground truth), at the expense of imperfect alignments. This binary differentiation of perfect and imperfect alignments falls short of capturing other essential alignment properties that hold significance in other real-world applications. Here we propose $\textit{Align With Purpose}$, a $\textbf{general Plug-and-Play framework}$ for enhancing a desired property in models trained with the CTC criterion. We do that by complementing the CTC with an additional loss term that prioritizes alignments according to a desired property. Our method does not require any intervention in the CTC loss function, enables easy optimization of a variety of properties, and allows differentiation between both perfect and imperfect alignments. We apply our framework in the domain of Automatic Speech Recognition (ASR) and show its generality in terms of property selection, architectural choice, and scale of training dataset (up to 280,000 hours). To demonstrate the effectiveness of our framework, we apply it to two unrelated properties: emission time and word error rate (WER). For the former, we report an improvement of up to 570ms in latency optimization with a minor reduction in WER, and for the latter, we report a relative improvement of 4.5% WER over the baseline models. To the best of our knowledge, these applications have never been demonstrated to work on a scale of data as large as ours. Notably, our method can be implemented using only a few lines of code, and can be extended to other alignment-free loss functions and to domains other than ASR.
• Abstract（参考訳）: コネクショニスト時間分類(ctc)は、教師付きシーケンシャル・ツー・シークエンス(seq2seq)モデルの訓練に広く用いられている基準である。 これは不完全なアライメントを犠牲にして、完全なアライメント(基礎となる真実を生み出す)を余分にすることで、入力シーケンスと出力シーケンスの関係を学習することができる。 完全かつ不完全なアライメントのこの二項微分は、他の現実世界の応用において重要な重要なアライメント特性を捉えていない。 ここでは、CTC基準でトレーニングされたモデルにおいて、所望のプロパティを強化するために、$\textbf{ general Plug-and-Play framework}$を提案する。 我々は、所望の特性に応じてアライメントを優先順位付けする追加の損失項でCTCを補完する。 本手法はctc損失関数への干渉を一切必要とせず,様々な特性の最適化を容易にし,完全アライメントと不完全アライメントの区別を可能にする。 我々は,ASR(Automatic Speech Recognition)の領域にフレームワークを適用し,その特性選択,アーキテクチャ選択,トレーニングデータセットのスケール(最大280,000時間)において,その汎用性を示す。 本フレームワークの有効性を実証するため, 出力時間と単語誤り率(WER)の2つの非関連特性に適用した。 前者については、WERの小さな削減によるレイテンシ最適化の最大570msの改善を報告し、後者については、ベースラインモデルよりも4.5%WERの相対的な改善を報告した。 私たちの知る限りでは、これらのアプリケーションは我々のものほど大規模なデータを扱うことが実証されたことはない。 特に,本手法は数行のコードだけで実装可能であり,アライメントフリーな損失関数やASR以外の領域にも拡張可能である。

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