論文の概要: PromptASR for contextualized ASR with controllable style

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07414v1
• Date: Thu, 14 Sep 2023 03:43:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-15 16:19:41.480484
• Title: PromptASR for contextualized ASR with controllable style
• Title（参考訳）: 制御可能なASRのためのPromptASR
• Authors: Xiaoyu Yang, Wei Kang, Zengwei Yao, Yifan Yang, Liyong Guo, Fangjun Kuang, Long Lin, Daniel Povey
• Abstract要約: 本稿では,エンドツーエンドの自動音声認識システムにプロンプトを統合するフレームワークであるPromptASRを提案する。 本システムでは,書籍読解データセットの単語誤り率を21.9%と6.8%削減する。 テキストエンコーダに追加のスタイルプロンプトを付与し、ASRシステムを誘導して異なるスタイルの書き起こしを出力する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.493184060647728
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prompts are crucial to large language models as they provide context information such as topic or logical relationships. Inspired by this, we propose PromptASR, a framework that integrates prompts in end-to-end automatic speech recognition (E2E ASR) systems to achieve contextualized ASR with controllable style of transcriptions. Specifically, a dedicated text encoder encodes the text prompts and the encodings are injected into the speech encoder by cross-attending the features from two modalities. When using the ground truth text from preceding utterances as content prompt, the proposed system achieves 21.9% and 6.8% relative word error rate reductions on a book reading dataset and an in-house dataset compared to a baseline ASR system. The system can also take word-level biasing lists as prompt to improve recognition accuracy on rare words. An additional style prompt can be given to the text encoder and guide the ASR system to output different styles of transcriptions. The code is available at icefall.
• Abstract（参考訳）: プロンプトは、トピックや論理関係といったコンテキスト情報を提供するため、大きな言語モデルにとって不可欠である。 そこで本研究では,E2E自動音声認識(E2E ASR)システムにプロンプトを統合するフレームワークであるPromptASRを提案する。 具体的には、専用テキストエンコーダがテキストプロンプトを符号化し、そのエンコーダを2つのモーダルから特徴を交叉して音声エンコーダに注入する。 先行する発話の真実文をコンテンツプロンプトとして使用する場合,本システムは,本文読解データセットと本文内データセットに対して,ベースラインASRシステムと比較して,21.9%,6.8%の単語誤り率削減を実現している。 このシステムは、単語レベルの偏見リストを、まれな単語の認識精度の向上に役立てることができる。 追加のスタイルプロンプトがテキストエンコーダに与えられ、asrシステムが異なる書き起こしスタイルを出力するようにガイドすることができる。 コードはアイスフォールで入手できる。

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