論文の概要: SeACo-Paraformer: A Non-Autoregressive ASR System with Flexible and Effective Hotword Customization Ability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03266v2
• Date: Wed, 16 Aug 2023 07:03:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 16:13:40.531935
• Title: SeACo-Paraformer: A Non-Autoregressive ASR System with Flexible and Effective Hotword Customization Ability
• Title（参考訳）: SeACo-Paraformer:フレキシブルで効果的なホットワードカスタマイズ機能を備えた非自己回帰型ASRシステム
• Authors: Xian Shi, Yexin Yang, Zerui Li, Shiliang Zhang
• Abstract要約: フレキシブルで効果的なホットワードカスタマイズ機能を備えた新しいNARベースのASRシステムを提案する。 産業用ビッグデータ実験5万時間において,提案したモデルは,カスタマイズや一般的なASRタスクにおいて,強力なベースラインを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.987581874942556
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hotword customization is one of the important issues remained in ASR field - it is of value to enable users of ASR systems to customize names of entities, persons and other phrases. The past few years have seen both implicit and explicit modeling strategies for ASR contextualization developed. While these approaches have performed adequately, they still exhibit certain shortcomings such as instability in effectiveness. In this paper we propose Semantic-augmented Contextual-Paraformer (SeACo-Paraformer) a novel NAR based ASR system with flexible and effective hotword customization ability. It combines the accuracy of the AED-based model, the efficiency of the NAR model, and the excellent performance in contextualization. In 50,000 hours industrial big data experiments, our proposed model outperforms strong baselines in customization and general ASR tasks. Besides, we explore an efficient way to filter large scale incoming hotwords for further improvement. The source codes and industrial models proposed and compared are all opened as well as two hotword test sets.
• Abstract（参考訳）: ホットワードのカスタマイズは、ASRのフィールドに残る重要な問題の1つであり、ASRシステムのユーザーがエンティティ、人、その他のフレーズの名前をカスタマイズできるようにすることに価値がある。 過去数年間、ASRの文脈化のための暗黙的および明示的なモデリング戦略が開発されてきた。 これらのアプローチは十分に機能しているが、有効性の不安定などいくつかの欠点がある。 本稿では,フレキシブルかつ効果的なホットワードカスタマイズ機能を有する新しいnar型asrシステムであるseaco-paraformerを提案する。 AEDベースのモデルの精度、NARモデルの効率、文脈化における優れた性能を組み合わせる。 産業用ビッグデータ実験5万時間において,提案したモデルは,カスタマイズや一般的なASRタスクにおいて,強力なベースラインを達成している。 さらに,大規模にやってくるホットワードを効率よくフィルタリングし,さらなる改善を図る。 提案・比較されたソースコードと産業モデルは、全てオープンであり、2つのホットワードテストセットがある。

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