論文の概要: Whispering LLaMA: A Cross-Modal Generative Error Correction Framework for Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06434v2
• Date: Mon, 16 Oct 2023 21:32:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 20:08:16.957793
• Title: Whispering LLaMA: A Cross-Modal Generative Error Correction Framework for Speech Recognition
• Title（参考訳）: LLaMA:音声認識のためのクロスモーダル生成誤差補正フレームワーク
• Authors: Srijith Radhakrishnan, Chao-Han Huck Yang, Sumeer Ahmad Khan, Rohit Kumar, Narsis A. Kiani, David Gomez-Cabrero, Jesper N. Tegner
• Abstract要約: 自動音声認識(ASR)における生成誤り訂正のための新しいクロスモーダル融合手法を提案する。 提案手法は,音響情報と外部言語表現の両方を利用して,正確な音声の書き起こしコンテキストを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.62060432965311
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a new cross-modal fusion technique designed for generative error correction in automatic speech recognition (ASR). Our methodology leverages both acoustic information and external linguistic representations to generate accurate speech transcription contexts. This marks a step towards a fresh paradigm in generative error correction within the realm of n-best hypotheses. Unlike the existing ranking-based rescoring methods, our approach adeptly uses distinct initialization techniques and parameter-efficient algorithms to boost ASR performance derived from pre-trained speech and text models. Through evaluation across diverse ASR datasets, we evaluate the stability and reproducibility of our fusion technique, demonstrating its improved word error rate relative (WERR) performance in comparison to n-best hypotheses by relatively 37.66%. To encourage future research, we have made our code and pre-trained models open source at https://github.com/Srijith-rkr/Whispering-LLaMA.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自動音声認識(ASR)における生成誤り訂正のための新たなクロスモーダル融合手法を提案する。 本手法は,音響情報と外部言語表現を併用し,正確な音声認識コンテキストを生成する。 これはn-best仮説の領域における生成的誤り訂正の新しいパラダイムへの一歩である。 既存のランキングに基づくリコーリング手法とは異なり,本手法は個別の初期化手法とパラメータ効率の高いアルゴリズムを用いて,事前学習された音声・テキストモデルから得られるasr性能を向上させる。 多様なasrデータセットをまたいで評価することにより,本手法の安定性と再現性を評価し,その単語誤り率相対(werr)性能を,n-best仮説と比較して37.66%向上させた。 将来の研究を促進するため、コードと事前訓練されたモデルをhttps://github.com/Srijith-rkr/Whispering-LLaMAでオープンソース化しました。

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