論文の概要: HTEC: Human Transcription Error Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10089v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 19:03:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 17:58:48.180687
• Title: HTEC: Human Transcription Error Correction
• Title（参考訳）: HTEC:人間の転写誤り訂正
• Authors: Hanbo Sun, Jian Gao, Xiaomin Wu, Anjie Fang, Cheng Cao, Zheng Du
• Abstract要約: 高品質な人間の転写は、自動音声認識(ASR)モデルの訓練と改善に不可欠である。 人間の転写誤り訂正のためのHTECを提案する。 HTECは、誤った単語を予測しマスクするエラー検出モデルであるTrans-Checkerと、マスクされた位置を埋めるシーケンス対シーケンス生成モデルであるTrans-Fillerの2つのステージで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.241671683889168
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: High-quality human transcription is essential for training and improving Automatic Speech Recognition (ASR) models. Recent study~\cite{libricrowd} has found that every 1% worse transcription Word Error Rate (WER) increases approximately 2% ASR WER by using the transcriptions to train ASR models. Transcription errors are inevitable for even highly-trained annotators. However, few studies have explored human transcription correction. Error correction methods for other problems, such as ASR error correction and grammatical error correction, do not perform sufficiently for this problem. Therefore, we propose HTEC for Human Transcription Error Correction. HTEC consists of two stages: Trans-Checker, an error detection model that predicts and masks erroneous words, and Trans-Filler, a sequence-to-sequence generative model that fills masked positions. We propose a holistic list of correction operations, including four novel operations handling deletion errors. We further propose a variant of embeddings that incorporates phoneme information into the input of the transformer. HTEC outperforms other methods by a large margin and surpasses human annotators by 2.2% to 4.5% in WER. Finally, we deployed HTEC to assist human annotators and showed HTEC is particularly effective as a co-pilot, which improves transcription quality by 15.1% without sacrificing transcription velocity.
• Abstract（参考訳）: 高品質な人間の転写は、自動音声認識(ASR)モデルの訓練と改善に不可欠である。 最近の研究 -\cite{libricrowd} では、1% の悪い転写語誤り率 (wer) がおよそ2%のasr werを増加させ、asrモデルを訓練することを発見した。 高度に訓練されたアノテータでも、転写エラーは避けられない。 しかし、ヒトの転写の修正を調査する研究はほとんどない。 ASRの誤り訂正や文法的誤り訂正のような他の問題に対する誤り訂正法は、この問題に対して十分な性能を発揮できない。 そこで我々は,HTECによる誤り訂正を提案する。 HTECは、誤った単語を予測しマスクするエラー検出モデルであるTrans-Checkerと、マスクされた位置を埋めるシーケンス対シーケンス生成モデルであるTrans-Fillerの2つのステージで構成されている。 本稿では,削除エラーを扱う4つの新しい操作を含む補正操作の包括的リストを提案する。 さらに,変圧器の入力に音素情報を組み込んだ組込み方式を提案する。 HTECは、他の手法を大きなマージンで上回り、WERの2.2%から4.5%を上回ります。 最後に,ヒトアノテータを補助するためにHTECを配備し,HTECは転写速度を犠牲にすることなく転写品質を15.1%向上させるコパイロットとして特に有効であることを示した。

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