論文の概要: Revisiting the Entropy Semiring for Neural Speech Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10087v2
- Date: Tue, 19 Dec 2023 01:42:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-20 21:39:05.446319
- Title: Revisiting the Entropy Semiring for Neural Speech Recognition
- Title（参考訳）: ニューラル音声認識におけるエントロピーセミナーの再検討
- Authors: Oscar Chang, Dongseong Hwang, Olivier Siohan
- Abstract要約: 正規化や蒸留によるモデル監視にアライメントエントロピーをどのように利用できるかを示す。
また,セミリングフレームワークにおけるCTCとRNN-Tのオープンソース実装にも貢献する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.408741279118857
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In streaming settings, speech recognition models have to map sub-sequences of
speech to text before the full audio stream becomes available. However, since
alignment information between speech and text is rarely available during
training, models need to learn it in a completely self-supervised way. In
practice, the exponential number of possible alignments makes this extremely
challenging, with models often learning peaky or sub-optimal alignments. Prima
facie, the exponential nature of the alignment space makes it difficult to even
quantify the uncertainty of a model's alignment distribution. Fortunately, it
has been known for decades that the entropy of a probabilistic finite state
transducer can be computed in time linear to the size of the transducer via a
dynamic programming reduction based on semirings. In this work, we revisit the
entropy semiring for neural speech recognition models, and show how alignment
entropy can be used to supervise models through regularization or distillation.
We also contribute an open-source implementation of CTC and RNN-T in the
semiring framework that includes numerically stable and highly parallel
variants of the entropy semiring. Empirically, we observe that the addition of
alignment distillation improves the accuracy and latency of an already
well-optimized teacher-student distillation model, achieving state-of-the-art
performance on the Librispeech dataset in the streaming scenario.
- Abstract（参考訳）: ストリーミング設定では、音声認識モデルは全音声ストリームが利用可能になる前に、音声のサブシーケンスをテキストにマッピングする必要がある。
しかし、音声とテキストのアライメント情報はトレーニング中にはほとんど利用できないため、モデルが完全に自己教師ありの方法で学習する必要がある。
実際には、考えられるアライメントの指数的な数は非常に難しく、モデルはしばしばピークあるいは準最適アライメントを学習する。
プリマ・ファシエ(prima facie)、アライメント空間の指数的性質は、モデルのアライメント分布の不確かさを定量化することさえ困難である。
幸運なことに、確率的有限状態トランスデューサのエントロピーは半環に基づく動的プログラミング還元により、トランスデューサのサイズに線形に時間で計算できることは数十年前から知られている。
本研究では,ニューラル音声認識モデルのエントロピーセミリングを再検討し,アライメントエントロピーが正規化や蒸留によってモデルを監視できることを示す。
また,ctc と rnn-t のオープンソース実装を,エントロピーセミリングの数値的安定かつ高並列な変種を含むセミリングフレームワークに寄贈した。
実験により,アライメント蒸留の追加により,すでに最適化された教師学生蒸留モデルの精度とレイテンシが向上し,ストリーミングシナリオにおけるLibrispeechデータセットの最先端性能が達成されることがわかった。
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