論文の概要: Harnessing the Zero-Shot Power of Instruction-Tuned Large Language Model in End-to-End Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10524v2
• Date: Mon, 30 Sep 2024 06:22:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:59:02.526544
• Title: Harnessing the Zero-Shot Power of Instruction-Tuned Large Language Model in End-to-End Speech Recognition
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンド音声認識における命令付き大言語モデルのゼロショットパワーの調和
• Authors: Yosuke Higuchi, Tetsuji Ogawa, Tetsunori Kobayashi,
• Abstract要約: 自動音声認識(ASR)におけるテキスト生成プロセスの指導に,命令調整付き大言語モデル(LLM)を用いることを提案する。 提案手法はCTCとアテンションアーキテクチャを併用し,LLMはデコーダのフロントエンド特徴抽出器として機能する。 実験結果から,LLM誘導モデルによる単語誤り率の相対的な増加率は,主要なベンチマークで約13%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.172469312225694
• License:
• Abstract: We propose to utilize an instruction-tuned large language model (LLM) for guiding the text generation process in automatic speech recognition (ASR). Modern large language models (LLMs) are adept at performing various text generation tasks through zero-shot learning, prompted with instructions designed for specific objectives. This paper explores the potential of LLMs to derive linguistic information that can facilitate text generation in end-to-end ASR models. Specifically, we instruct an LLM to correct grammatical errors in an ASR hypothesis and use the LLM-derived representations to refine the output further. The proposed model is built on the joint CTC and attention architecture, with the LLM serving as a front-end feature extractor for the decoder. The ASR hypothesis, subject to correction, is obtained from the encoder via CTC decoding and fed into the LLM along with a specific instruction. The decoder subsequently takes as input the LLM output to perform token predictions, combining acoustic information from the encoder and the powerful linguistic information provided by the LLM. Experimental results show that the proposed LLM-guided model achieves a relative gain of approximately 13\% in word error rates across major benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自動音声認識(ASR)におけるテキスト生成プロセスの指導に,命令調整付き大言語モデル(LLM)を用いることを提案する。 現代の大規模言語モデル(LLM)は、ゼロショット学習を通じて様々なテキスト生成タスクを実行するのに適しており、特定の目的のために設計された命令で誘導される。 本稿では, エンドツーエンドのASRモデルにおいて, テキスト生成を容易にする言語情報を導出するLLMの可能性について検討する。 具体的には、ASR仮説の文法的誤りを訂正するLLMを指示し、LLM由来の表現を用いて出力をさらに洗練する。 提案手法はCTCとアテンションアーキテクチャを併用し,LLMはデコーダのフロントエンド特徴抽出器として機能する。 補正対象のASR仮説は、CTCデコードを介してエンコーダから取得され、特定の命令とともにLSMに入力される。 その後、デコーダはLLM出力を入力としてトークン予測を行い、エンコーダからの音響情報とLLMが提供する強力な言語情報を組み合わせる。 実験結果から,LLM誘導モデルによる単語誤り率の相対的な増加率は,主要なベンチマークで約13%であった。

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