論文の概要: Fast Word Error Rate Estimation Using Self-Supervised Representations for Speech and Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08225v2
• Date: Wed, 29 Jan 2025 11:28:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:51:18.524602
• Title: Fast Word Error Rate Estimation Using Self-Supervised Representations for Speech and Text
• Title（参考訳）: 自己教師付き表現を用いた音声とテキストの高速単語誤り率推定
• Authors: Chanho Park, Chengsong Lu, Mingjie Chen, Thomas Hain,
• Abstract要約: WER(Fe-WER)のための高速推定器を導入し、音声とテキストの自己教師付き学習表現に対する平均プーリングを利用する。 その結果,Fe-WERは根平均二乗誤差が14.10%,Pearson相関係数が1.22%,ベースラインが14.10%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.28444989340417
• License:
• Abstract: Word error rate (WER) estimation aims to evaluate the quality of an automatic speech recognition (ASR) system's output without requiring ground-truth labels. This task has gained increasing attention as advanced ASR systems are trained on large amounts of data. In this context, the computational efficiency of a WER estimator becomes essential in practice. However, previous works have not prioritised this aspect. In this paper, a Fast estimator for WER (Fe-WER) is introduced, utilizing average pooling over self-supervised learning representations for speech and text. Our results demonstrate that Fe-WER outperformed a baseline relatively by 14.10% in root mean square error and 1.22% in Pearson correlation coefficient on Ted-Lium3. Moreover, a comparative analysis of the distributions of target WER and WER estimates was conducted, including an examination of the average values per speaker. Lastly, the inference speed was approximately 3.4 times faster in the real-time factor.
• Abstract（参考訳）: 単語誤り率(WER)の推定は,音声の自動音声認識(ASR)システムの品質を評価することを目的としている。 このタスクは、高度なASRシステムが大量のデータに基づいて訓練されているため、注目を集めている。 この文脈では、WER推定器の計算効率は実際は必須となる。 しかし、以前の作品ではこの点に先んじられていない。 本稿では,音声とテキストの自己教師付き学習表現に対する平均プーリングを利用して,WER(Fe-WER)の高速推定手法を提案する。 その結果,Fe-WERは根平均二乗誤差が14.10%,Pearson相関係数が1.22%,ベースラインが14.10%向上した。 さらに、話者ごとの平均値の検証を含む、対象WERとWERの推定値の分布の比較分析を行った。 最後に、推論速度はリアルタイム係数の約3.4倍の速さであった。

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