論文の概要: Instruction-Following Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09843v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 14:59:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-19 12:51:48.368387
• Title: Instruction-Following Speech Recognition
• Title（参考訳）: 指示追従音声認識
• Authors: Cheng-I Jeff Lai, Zhiyun Lu, Liangliang Cao, Ruoming Pang
• Abstract要約: 本稿では,命令追従音声認識を導入し,多様な自由形式のテキスト命令の理解と実行を行うリステン・アテンド・スペルモデルを訓練する。 注目すべきは、我々のモデルは、Librispeechでゼロから訓練され、大規模言語モデルや事前訓練された音声モジュールを必要とせずに、簡単な命令を解釈し、実行します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.591086644665197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conventional end-to-end Automatic Speech Recognition (ASR) models primarily focus on exact transcription tasks, lacking flexibility for nuanced user interactions. With the advent of Large Language Models (LLMs) in speech processing, more organic, text-prompt-based interactions have become possible. However, the mechanisms behind these models' speech understanding and "reasoning" capabilities remain underexplored. To study this question from the data perspective, we introduce instruction-following speech recognition, training a Listen-Attend-Spell model to understand and execute a diverse set of free-form text instructions. This enables a multitude of speech recognition tasks -- ranging from transcript manipulation to summarization -- without relying on predefined command sets. Remarkably, our model, trained from scratch on Librispeech, interprets and executes simple instructions without requiring LLMs or pre-trained speech modules. It also offers selective transcription options based on instructions like "transcribe first half and then turn off listening," providing an additional layer of privacy and safety compared to existing LLMs. Our findings highlight the significant potential of instruction-following training to advance speech foundation models.
• Abstract（参考訳）: 従来のエンドツーエンド自動音声認識(ASR)モデルは、主に正確な転写タスクに重点を置いており、微妙なユーザインタラクションの柔軟性に欠ける。 音声処理におけるLarge Language Models(LLM)の出現により、より有機的でテキストプロンプトに基づく対話が可能になった。 しかし、これらのモデルの音声理解と「推論」能力のメカニズムはいまだ解明されていない。 データの観点からこの問題を研究するために,命令追従音声認識を導入し,多様な自由形式のテキスト命令を理解し実行するためのリステン・アテンド・スペルモデルを訓練する。 これにより、事前定義されたコマンドセットに頼ることなく、書き起こし操作から要約まで、多数の音声認識タスクが可能になる。 このモデルは,LLMや事前学習した音声モジュールを必要とせずに,簡単な命令を解釈し,実行することができる。 のような命令に基づいて選択的に書き起こしオプションを提供し、既存のLCMと比べてプライバシーと安全性の付加層を提供する。 本研究は,音声基礎モデルにおける指導追従訓練の意義を明らかにするものである。

関連論文リスト

• Self-Powered LLM Modality Expansion for Large Speech-Text Models [62.27700381806554]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる顕著なパフォーマンスを示す。 本研究は,バニラ調律の限界に対処して,LSM訓練における音声データセットの利用を改良することを目的とする。 そこで本研究では,モデル自体が生成する拡張音声認識データを利用して,より効果的な命令チューニングを行う自己力 LSM を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T04:34:24Z)
• Developing Instruction-Following Speech Language Model Without Speech Instruction-Tuning Data [84.01401439030265]
  最近のエンドツーエンド言語モデル(SLM)は、大規模言語モデル(LLM)の機能に拡張されている。 音声とテキストのペアデータを生成するための,シンプルで効果的な自動処理手法を提案する。 本モデルでは,音声教育データを必要としない音声関連タスクの汎用性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T07:01:21Z)
• Large Language Model Can Transcribe Speech in Multi-Talker Scenarios with Versatile Instructions [68.98811048970963]
  我々は,多話者環境における音声の書き起こしにおける大規模言語モデル(LLM)の能力について,先駆的な研究を行う。 提案手法では,WavLMとWhisperエンコーダを用いて,話者の特徴や意味的文脈に敏感な多面的音声表現を抽出する。 包括的実験により,カクテルパーティーのシナリオにおいて提案システムであるMT-LLMが期待できる性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-13T07:28:28Z)
• SpeechPrompt: Prompting Speech Language Models for Speech Processing Tasks [94.10497337235083]
  我々はまず,音声処理分野における音声 LM の促進の可能性を探る。 音声処理タスクを音声単位生成タスクに再構成する。 提案手法は, 強い微調整法と比較して, 競争性能を向上できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T13:00:10Z)
• DeSTA: Enhancing Speech Language Models through Descriptive Speech-Text Alignment [82.86363991170546]
  本稿では、音声キャプションを利用して音声とテキストのモダリティのギャップを埋める記述型音声テキストアライメント手法を提案する。 我々のモデルはDynamic-SUPERBベンチマークで優れた性能を示し、特に目に見えないタスクに一般化する。 これらの知見は、説明豊かな音声キャプションを組み込むことにより、指示追従型SLMを再構築する可能性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T03:52:35Z)
• Paralinguistics-Aware Speech-Empowered Large Language Models for Natural Conversation [46.93969003104427]
  本稿では,広範な音声テキストLLMフレームワークである統一音声対話モデル(USDM)を紹介する。 USDMは、与えられた入力音声に関連する自然な韻律的特徴を持つコヒーレントな音声応答を生成するように設計されている。 提案手法は,従来のベースラインとカスケードベースラインを超越した自然な音声応答を効果的に生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T14:35:09Z)
• SALM: Speech-augmented Language Model with In-context Learning for Speech Recognition and Translation [26.778332992311043]
  本稿では,エム・マルチタスクとエム・イン・コンテクスト学習機能を備えた音声拡張言語モデル(SALM)を提案する。 SALMは自動音声認識(ASR)と音声翻訳(AST)のためのタスク固有のコンバータベースラインと同等の性能を達成する
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T22:07:33Z)
• BLSP: Bootstrapping Language-Speech Pre-training via Behavior Alignment of Continuation Writing [35.31866559807704]
  音声とテキスト間のモダリティアライメントは 未解決の問題です 本稿では,継続文の動作アライメントによるLanguage-Speech事前学習をブートストラップするBLSP手法を提案する。 この簡単な処理により、ゼロショットの言語間シナリオであっても、音声認識、音声翻訳、音声言語理解、音声会話が可能なLLMの能力を音声に拡張できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-02T11:46:05Z)
• VATLM: Visual-Audio-Text Pre-Training with Unified Masked Prediction for Speech Representation Learning [119.49605266839053]
  VATLM (Visual-Audio-Text Language Model) を用いたクロスモーダル表現学習フレームワークを提案する。 提案したVATLMは、モダリティに依存しない情報をモデル化するために、統一されたバックボーンネットワークを使用する。 これら3つのモダリティを1つの共有セマンティック空間に統合するために、VATLMは統一トークンのマスク付き予測タスクで最適化される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T09:10:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。