論文の概要: DiarizationLM: Speaker Diarization Post-Processing with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03506v5
• Date: Tue, 4 Jun 2024 15:08:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 13:27:48.895514
• Title: DiarizationLM: Speaker Diarization Post-Processing with Large Language Models
• Title（参考訳）: ダイアリゼーションLM:大規模言語モデルを用いた話者ダイアリゼーション後処理
• Authors: Quan Wang, Yiling Huang, Guanlong Zhao, Evan Clark, Wei Xia, Hank Liao,
• Abstract要約: DiarizationLMは、大きな言語モデル(LLM)を利用して話者ダイアリゼーションシステムから出力を後処理するフレームワークである。 このフレームワークは、市販のASRや話者ダイアリゼーションシステムにも容易に適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.25875452290753
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce DiarizationLM, a framework to leverage large language models (LLM) to post-process the outputs from a speaker diarization system. Various goals can be achieved with the proposed framework, such as improving the readability of the diarized transcript, or reducing the word diarization error rate (WDER). In this framework, the outputs of the automatic speech recognition (ASR) and speaker diarization systems are represented as a compact textual format, which is included in the prompt to an optionally finetuned LLM. The outputs of the LLM can be used as the refined diarization results with the desired enhancement. As a post-processing step, this framework can be easily applied to any off-the-shelf ASR and speaker diarization systems without retraining existing components. Our experiments show that a finetuned PaLM 2-S model can reduce the WDER by rel. 55.5% on the Fisher telephone conversation dataset, and rel. 44.9% on the Callhome English dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大言語モデル(LLM)を利用して話者ダイアリゼーションシステムから出力を後処理するフレームワークであるダイアリゼーションLMを紹介する。 提案するフレームワークでは,ダイアリゼーション文字の可読性の向上や,単語ダイアリゼーション誤り率(WDER)の低減など,さまざまな目標を達成することができる。 この枠組みでは、自動音声認識(ASR)と話者ダイアリゼーションシステムの出力を、任意に微調整されたLLMのプロンプトに含まれるコンパクトテキスト形式として表現する。 LLMの出力は、所望の増強で精製ダイアリゼーション結果として用いることができる。 後処理のステップとして、このフレームワークは既存のコンポーネントを再トレーニングすることなく、市販のASRおよび話者ダイアリゼーションシステムに容易に適用することができる。 実験の結果,微調整された PaLM 2-S モデルにより WDER を rel で低減できることがわかった。 Fisher 電話の会話データセットで55.5%、rel。 44.9%であった。

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