論文の概要: Transcending Controlled Environments Assessing the Transferability of
ASRRobust NLU Models to Real-World Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09354v1
- Date: Fri, 12 Jan 2024 16:10:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-22 09:41:18.770483
- Title: Transcending Controlled Environments Assessing the Transferability of
ASRRobust NLU Models to Real-World Applications
- Title（参考訳）: ASRRobust NLUモデルの実世界への適用性を評価する超越制御環境
- Authors: Hania Khan, Aleena Fatima Khalid, Zaryab Hassan
- Abstract要約: 本研究では,ASR-robust Natural Language Understanding (NLU)モデルの制御された実験条件から実世界への伝達可能性について検討する。
この研究は、Urduのスマートホームオートメーションコマンドに焦点を当て、様々なノイズプロファイル、言語的バリエーション、ASRエラーシナリオの下でモデルパフォーマンスを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research investigates the transferability of Automatic Speech
Recognition (ASR)-robust Natural Language Understanding (NLU) models from
controlled experimental conditions to practical, real-world applications.
Focused on smart home automation commands in Urdu, the study assesses model
performance under diverse noise profiles, linguistic variations, and ASR error
scenarios. Leveraging the UrduBERT model, the research employs a systematic
methodology involving real-world data collection, cross-validation, transfer
learning, noise variation studies, and domain adaptation. Evaluation metrics
encompass task-specific accuracy, latency, user satisfaction, and robustness to
ASR errors. The findings contribute insights into the challenges and
adaptability of ASR-robust NLU models in transcending controlled environments.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,ASR-robust Natural Language Understanding (NLU)モデルの制御された実験条件から実世界への伝達可能性について検討する。
Urduのスマートホームオートメーションコマンドに着目し、さまざまなノイズプロファイル、言語的バリエーション、ASRエラーシナリオの下でモデルパフォーマンスを評価する。
この研究はUrduBERTモデルを活用し、現実世界のデータ収集、クロスバリデーション、トランスファーラーニング、ノイズ変動研究、ドメイン適応を含む体系的な方法論を用いている。
評価指標には、タスク固有の精度、レイテンシ、ユーザの満足度、ASRエラーに対する堅牢性が含まれる。
この結果は、超越制御環境におけるASR-robust NLUモデルの課題と適応性に関する洞察に寄与する。
関連論文リスト
- Failing Forward: Improving Generative Error Correction for ASR with Synthetic Data and Retrieval Augmentation [73.9145653659403]
生成誤差補正モデルは、トレーニング中に発生する特定の種類のエラーを超えて一般化することが困難であることを示す。
DARAGは、ドメイン内(ID)およびOODシナリオにおけるASRのためのGCCを改善するために設計された新しいアプローチである。
私たちのアプローチはシンプルでスケーラブルで、ドメインと言語に依存しません。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-17T04:00:29Z) - Uncertainty Aware Learning for Language Model Alignment [97.36361196793929]
異なるタスクシナリオのモデルアライメントを改善するために,不確実性認識学習(UAL)を提案する。
トレーニングのラベルの平滑化値を個々のサンプルの不確実性に応じて適応的に設定する。
広く使われているベンチマーク実験では、我々のUALは標準教師あり微調整よりも著しく優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-07T11:37:45Z) - Enhancing Noise Robustness of Retrieval-Augmented Language Models with Adaptive Adversarial Training [39.21885486667879]
大型言語モデル(LLM)は、幻覚、時代遅れの知識、追跡不能な推論プロセスなどの課題に遭遇する重大な能力を示す。
Retrieval-augmented Generation(RAG)は、これらの課題を軽減するために、外部データベースからの知識を統合する、有望なソリューションとして登場した。
本稿では,RAAT(Retrieval-augmented Adaptive Adrial Training)として知られる新しいRAGアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-31T16:24:53Z) - Crossmodal ASR Error Correction with Discrete Speech Units [16.58209270191005]
ASR誤り訂正(AEC)に対するASR後処理手法を提案する。
我々は、事前学習と微調整の戦略を探求し、ASRドメインの不一致現象を明らかにする。
そこで本稿では,AEC品質向上のための単語埋め込みの整合・強化を目的とした,離散音声ユニットの組込みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-26T19:58:38Z) - Word-Level ASR Quality Estimation for Efficient Corpus Sampling and
Post-Editing through Analyzing Attentions of a Reference-Free Metric [5.592917884093537]
品質推定(QE)メトリクスのポテンシャルは、ASRシステムにおける説明可能な人工知能(XAI)を強化する新しいツールとして導入され、評価される。
NoRefERメトリックの能力は、単語レベルの誤りを識別し、ASR仮説を補うのに役立つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-20T16:48:55Z) - Learning Objective-Specific Active Learning Strategies with Attentive
Neural Processes [72.75421975804132]
学び アクティブラーニング(LAL)は、アクティブラーニング戦略自体を学ぶことを提案し、与えられた設定に適応できるようにする。
能動学習問題の対称性と独立性を利用した新しい分類法を提案する。
私たちのアプローチは、筋電図から学ぶことに基づいており、モデルに標準ではない目的に適応する能力を与えます。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-11T14:16:37Z) - Action-Sufficient State Representation Learning for Control with
Structural Constraints [21.47086290736692]
本稿では,部分的に観測可能な環境に焦点をあて,意思決定に十分な情報を収集する,最小限の状態表現の集合を学習することを提案する。
システム内の変数間の構造的関係のための生成環境モデルを構築し、ASRを特徴付けるための原則的な方法を提案する。
CarRacing と VizDoom の実証実験の結果は,ASR を政策学習に活用する上で,明らかな優位性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-12T03:16:26Z) - ASR-GLUE: A New Multi-task Benchmark for ASR-Robust Natural Language
Understanding [42.80343041535763]
自動音声認識(ASR)による誤りに対する自然言語理解システムの堅牢性について検討する。
ASR-GLUEベンチマーク(ASR-GLUE benchmark)は、ASRエラー下でのモデルの性能を評価するための6つの異なるNLUタスクの新たなコレクションである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-30T08:11:39Z) - Bridging the Gap Between Clean Data Training and Real-World Inference
for Spoken Language Understanding [76.89426311082927]
既存のモデルはクリーンデータに基づいてトレーニングされ、クリーンデータトレーニングと現実世界の推論の間にtextitgapが発生する。
本稿では,良質なサンプルと低品質のサンプルの両方が類似ベクトル空間に埋め込まれた領域適応法を提案する。
広く使用されているデータセット、スニップス、および大規模な社内データセット(1000万のトレーニング例)に関する実験では、この方法は実世界の(騒々しい)コーパスのベースラインモデルを上回るだけでなく、堅牢性、すなわち、騒々しい環境下で高品質の結果を生み出すことを実証しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-13T17:54:33Z) - Adversarial Meta Sampling for Multilingual Low-Resource Speech
Recognition [159.9312272042253]
多言語メタラーニングASR(MML-ASR)を改善するための新しい逆メタサンプリング(AMS)アプローチを開発しています。
AMSは、各ソース言語のタスクサンプリング確率を適応的に決定する。
MML-ASRにAMSを適用すると、2つの多言語データセットの実験結果が大幅にパフォーマンス向上します。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-22T09:33:14Z) - Joint Contextual Modeling for ASR Correction and Language Understanding [60.230013453699975]
言語理解(LU)と協調してASR出力の文脈的言語補正を行うマルチタスクニューラルアプローチを提案する。
そこで本研究では,市販のASRおよびLUシステムの誤差率を,少量のドメイン内データを用いてトレーニングしたジョイントモデルと比較して14%削減できることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-28T22:09:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。