論文の概要: Bayes Risk Transducer: Transducer with Controllable Alignment Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10107v1
• Date: Sat, 19 Aug 2023 20:48:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-08-22 17:48:36.791406
• Title: Bayes Risk Transducer: Transducer with Controllable Alignment Prediction
• Title（参考訳）: ベイズリスクトランスデューサ:制御可能なアライメント予測を備えたトランスデューサ
• Abstract要約: ベイズリスクトランスデューサ(BRT)は、望ましい経路を強制し、制御可能なアライメント予測を実現することを提案した。 BRTは、非ストリーミングASRの推論コストを最大46%削減し、ストリーミングASRのシステム全体のレイテンシを41%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.41540601816315
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Automatic speech recognition (ASR) based on transducers is widely used. In training, a transducer maximizes the summed posteriors of all paths. The path with the highest posterior is commonly defined as the predicted alignment between the speech and the transcription. While the vanilla transducer does not have a prior preference for any of the valid paths, this work intends to enforce the preferred paths and achieve controllable alignment prediction. Specifically, this work proposes Bayes Risk Transducer (BRT), which uses a Bayes risk function to set lower risk values to the preferred paths so that the predicted alignment is more likely to satisfy specific desired properties. We further demonstrate that these predicted alignments with intentionally designed properties can provide practical advantages over the vanilla transducer. Experimentally, the proposed BRT saves inference cost by up to 46% for non-streaming ASR and reduces overall system latency by 41% for streaming ASR.
• Abstract（参考訳）: トランスデューサに基づく自動音声認識(asr)が広く用いられている。 訓練では、トランスデューサは全ての経路の合計後方を最大化する。 後部が最も高い経路は、通常、音声と転写の間の予測されたアライメントとして定義される。 バニラトランスデューサは有効な経路を優先しないが、この作業は望ましい経路を強制し、制御可能なアライメント予測を達成することを目的としている。 具体的には,bayes risk transducer (brt) を提案する。これはbayes risk関数を用いて,予測されたアライメントが特定の望ましい特性をより満たせるように,より低いリスク値を望ましいパスに設定する。 さらに,これらの予測アライメントがバニラトランスデューサに対して実用的な利点をもたらすことを示す。 実験的に提案されたBRTは、非ストリーミングASRの推論コストを最大46%削減し、ストリーミングASRのシステム全体のレイテンシを41%削減する。

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