論文の概要: Wiki-En-ASR-Adapt: Large-scale synthetic dataset for English ASR Customization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17267v1
• Date: Fri, 29 Sep 2023 14:18:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 13:35:23.524405
• Title: Wiki-En-ASR-Adapt: Large-scale synthetic dataset for English ASR Customization
• Title（参考訳）: Wiki-En-ASR-Adapt:英語ASRカスタマイズのための大規模合成データセット
• Authors: Alexandra Antonova
• Abstract要約: 自動音声認識(ASR)のコンテキストスペルチェックカスタマイズのための,最初の大規模公開合成データセットを提案する。 提案手法により、崩壊したASR仮説の数百万の現実的な例を作成し、カスタマイズタスクの非自明なバイアスリストをシミュレートすることができる。 提案したデータセット上で,オープンソースのカスタマイズモデルをトレーニングした実験を報告し,ハードネガティブなバイアスフレーズの注入がWERを減少させ,誤報の回数を減少させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.22007368434633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a first large-scale public synthetic dataset for contextual spellchecking customization of automatic speech recognition (ASR) with focus on diverse rare and out-of-vocabulary (OOV) phrases, such as proper names or terms. The proposed approach allows creating millions of realistic examples of corrupted ASR hypotheses and simulate non-trivial biasing lists for the customization task. Furthermore, we propose injecting two types of ``hard negatives" to the simulated biasing lists in training examples and describe our procedures to automatically mine them. We report experiments with training an open-source customization model on the proposed dataset and show that the injection of hard negative biasing phrases decreases WER and the number of false alarms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音声認識(asr)の文脈的綴りチェックのための最初の大規模合成データセットを,固有名称や用語など,多様な希少かつ語彙外(oov)句に着目して紹介する。 提案手法により、崩壊したASR仮説の数百万の現実的な例を作成し、カスタマイズタスクの非自明なバイアスリストをシミュレートすることができる。 さらに,訓練例のバイアスリストに対して2種類の‘hard negatives’を注入し,自動的にマイニングする手順について述べる。 提案するデータセット上で,オープンソースのカスタマイズモデルをトレーニングした実験を報告し,強負のバイアスフレーズの注入がwar減少し,誤報の回数が減少することを示す。

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