Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-consistent context aware conformer transducer for speech recognition

論文の概要: Self-consistent context aware conformer transducer for speech recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06592v1
Date: Fri, 9 Feb 2024 18:12:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-12 15:50:50.469438
Title: Self-consistent context aware conformer transducer for speech recognition
Title（参考訳）: 音声認識のための自己整合型コンフォメータトランスデューサ
Authors: Konstantin Kolokolov, Pavel Pekichev, Karthik Raghunathan
Abstract要約: 本研究では,コンバータトランスデューサをベースとした新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。本手法は,通常の単語の単語誤り率を損なうことなく,非一般的な単語を認識する精度を向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0675253870287079
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a novel neural network architecture based on conformer transducer that adds contextual information flow to the ASR systems. Our method improves the accuracy of recognizing uncommon words while not harming the word error rate of regular words. We explore the uncommon words accuracy improvement when we use the new model and/or shallow fusion with context language model. We found that combination of both provides cumulative gain in uncommon words recognition accuracy.
Abstract（参考訳）: 本稿では,文脈情報フローをasrシステムに付加するコンフォーメータトランスデューサに基づくニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。本手法は、通常の単語の単語誤り率を損なうことなく、まれな単語を認識できる精度を向上させる。我々は,新しいモデルや文脈言語モデルとの浅い融合を用いた場合の単語精度の向上について検討する。その結果, 単語認識精度は, 両者の組み合わせが累積的に向上することがわかった。

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