論文の概要: Boosting Chinese ASR Error Correction with Dynamic Error Scaling Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03423v1
• Date: Mon, 7 Aug 2023 09:19:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-08-08 14:22:21.905076
• Title: Boosting Chinese ASR Error Correction with Dynamic Error Scaling Mechanism
• Title（参考訳）: 動的エラースケーリング機構を用いた中国のASR誤り訂正
• Authors: Jiaxin Fan, Yong Zhang, Hanzhang Li, Jianzong Wang, Zhitao Li, Sheng Ouyang, Ning Cheng, Jing Xiao
• Abstract要約: 現在の主流モデルは、しばしば単語レベルの特徴と音声情報を効果的に活用するのに苦労する。 本稿では,音素の誤りを検知し,訂正する動的エラースケーリング機構を取り入れた新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.09416337926635
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chinese Automatic Speech Recognition (ASR) error correction presents significant challenges due to the Chinese language's unique features, including a large character set and borderless, morpheme-based structure. Current mainstream models often struggle with effectively utilizing word-level features and phonetic information. This paper introduces a novel approach that incorporates a dynamic error scaling mechanism to detect and correct phonetically erroneous text generated by ASR output. This mechanism operates by dynamically fusing word-level features and phonetic information, thereby enriching the model with additional semantic data. Furthermore, our method implements unique error reduction and amplification strategies to address the issues of matching wrong words caused by incorrect characters. Experimental results indicate substantial improvements in ASR error correction, demonstrating the effectiveness of our proposed method and yielding promising results on established datasets.
• Abstract（参考訳）: 中国語の自動音声認識(asr)の誤り訂正は、大きな文字セットと境界のない形態素に基づく構造を含む、中国語のユニークな特徴のために重大な課題がある。 現在の主流モデルは、しばしば単語レベルの特徴と音声情報を有効に活用するのに苦労する。 そこで本稿では,ASR出力による誤りテキストの検出と訂正を行う動的エラースケーリング機構を取り入れた新しい手法を提案する。 このメカニズムは、単語レベルの特徴と音声情報を動的に融合することにより、追加のセマンティックデータでモデルを強化する。 さらに,不正確な文字による誤語マッチング問題に対処するために,一意な誤り低減と増幅戦略を実装した。 実験の結果,asr誤差補正の大幅な改善,提案手法の有効性の実証,確立したデータセットに有望な結果が得られた。

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