論文の概要: HypR: A comprehensive study for ASR hypothesis revising with a reference corpus
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09838v3
- Date: Thu, 13 Jun 2024 04:32:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-15 02:19:21.596037
- Title: HypR: A comprehensive study for ASR hypothesis revising with a reference corpus
- Title（参考訳）: HypR:参照コーパスを用いたASR仮説の総合的研究
- Authors: Yi-Wei Wang, Ke-Han Lu, Kuan-Yu Chen,
- Abstract要約: 本研究は,ASR仮説修正データセット(HypR)の提供に焦点を当てた。
HypRはいくつかの一般的なコーパスを含み、各発話に対して50の認識仮説を提供する。
さらに,音声認識結果の改訂における最近の研究の進展を示すために,いくつかの古典的,代表的手法の実装と比較を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.173199736362486
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the development of deep learning, automatic speech recognition (ASR) has made significant progress. To further enhance the performance of ASR, revising recognition results is one of the lightweight but efficient manners. Various methods can be roughly classified into N-best reranking modeling and error correction modeling. The former aims to select the hypothesis with the lowest error rate from a set of candidates generated by ASR for a given input speech. The latter focuses on detecting recognition errors in a given hypothesis and correcting these errors to obtain an enhanced result. However, we observe that these studies are hardly comparable to each other, as they are usually evaluated on different corpora, paired with different ASR models, and even use different datasets to train the models. Accordingly, we first concentrate on providing an ASR hypothesis revising (HypR) dataset in this study. HypR contains several commonly used corpora (AISHELL-1, TED-LIUM 2, and LibriSpeech) and provides 50 recognition hypotheses for each speech utterance. The checkpoint models of ASR are also published. In addition, we implement and compare several classic and representative methods, showing the recent research progress in revising speech recognition results. We hope that the publicly available HypR dataset can become a reference benchmark for subsequent research and promote this field of research to an advanced level.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングの発展に伴い,自動音声認識(ASR)は大きな進歩を遂げた。
ASRの性能をさらに向上させるために、認識結果を改訂することは軽量だが効率的な方法の一つである。
様々な手法は、大まかにN-bestリグレードモデリングと誤り訂正モデリングに分類することができる。
前者は、与えられた入力音声に対して、ASRによって生成される候補の集合から、最小誤差率の仮説を選択することを目的とする。
後者は、与えられた仮説における認識エラーを検出し、これらのエラーを修正して、強化された結果を得る。
しかしながら、これらの研究は、通常異なるコーパスで評価され、異なるASRモデルと組み合わせられ、異なるデータセットを使用してモデルをトレーニングするので、互いにほとんど比較できない。
そこで本研究ではまず,ASR仮説改訂(HypR)データセットの提供に集中する。
HypRはいくつかの一般的なコーパス(AISHELL-1、TED-Lium 2、LibriSpeech)を含み、各発話に対して50の認識仮説を提供する。
ASRのチェックポイントモデルも公開されている。
さらに,音声認識結果の改訂における最近の研究の進展を示すために,いくつかの古典的,代表的手法の実装と比較を行った。
公開されているHypRデータセットが、その後の研究の基準ベンチマークになり、この研究分野を高度なレベルに進めることを願っている。
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