論文の概要: DANCER: Entity Description Augmented Named Entity Corrector for Automatic Speech Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17645v1
- Date: Tue, 26 Mar 2024 12:27:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 15:27:36.608927
- Title: DANCER: Entity Description Augmented Named Entity Corrector for Automatic Speech Recognition
- Title（参考訳）: DANCER: 自動音声認識のためのエンティティ記述拡張エンティティコレクタ
- Authors: Yi-Cheng Wang, Hsin-Wei Wang, Bi-Cheng Yan, Chi-Han Lin, Berlin Chen,
- Abstract要約: 本稿では、自動音声認識(E2E ASR)における音声の混同を軽減するために、CorrEctoR(dubed DANCER)について述べる。
DANCERは、名前付きエンティティのAISHELL-1に対して、文字誤り率(CER)の約7%の削減により、強いベースラインである音声編集距離ベースNECモデル(PED-NEC)より優れている。
DANCERは、名前付きエンティティを含むHomophoneでテストすると、名前付きエンティティに対してPED-NECよりもCERが46%減少する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.844822448167935
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: End-to-end automatic speech recognition (E2E ASR) systems often suffer from mistranscription of domain-specific phrases, such as named entities, sometimes leading to catastrophic failures in downstream tasks. A family of fast and lightweight named entity correction (NEC) models for ASR have recently been proposed, which normally build on phonetic-level edit distance algorithms and have shown impressive NEC performance. However, as the named entity (NE) list grows, the problems of phonetic confusion in the NE list are exacerbated; for example, homophone ambiguities increase substantially. In view of this, we proposed a novel Description Augmented Named entity CorrEctoR (dubbed DANCER), which leverages entity descriptions to provide additional information to facilitate mitigation of phonetic confusion for NEC on ASR transcription. To this end, an efficient entity description augmented masked language model (EDA-MLM) comprised of a dense retrieval model is introduced, enabling MLM to adapt swiftly to domain-specific entities for the NEC task. A series of experiments conducted on the AISHELL-1 and Homophone datasets confirm the effectiveness of our modeling approach. DANCER outperforms a strong baseline, the phonetic edit-distance-based NEC model (PED-NEC), by a character error rate (CER) reduction of about 7% relatively on AISHELL-1 for named entities. More notably, when tested on Homophone that contain named entities of high phonetic confusion, DANCER offers a more pronounced CER reduction of 46% relatively over PED-NEC for named entities.
- Abstract（参考訳）: エンドツーエンドの自動音声認識(E2E ASR)システムは、名前付きエンティティのようなドメイン固有のフレーズの誤転写に悩まされることが多く、ダウンストリームタスクにおいて破滅的な失敗を引き起こすことがある。
ASRのための高速で軽量なエンティティ修正(NEC)モデルが最近提案されている。
しかし、名前付きエンティティ(NE)リストが大きくなるにつれて、NEリストにおける音声的混乱の問題は悪化し、例えば、ホモフォンの曖昧さは大幅に増大する。
そこで我々は、エンティティ記述を活用して、ASR転写におけるNECの音声的混乱を緩和するための追加情報を提供する、Description Augmented Named entity CorrEctoR(dubed DANCER)を提案する。
この目的のために、高密度検索モデルからなる効率的なエンティティ記述拡張マスク言語モデル(EDA-MLM)を導入し、NECタスクのドメイン固有のエンティティに迅速に適応できるようにする。
AISHELL-1とHomophoneデータセットを用いて一連の実験を行い、モデリング手法の有効性を確認した。
DANCERは、名前付きエンティティのAISHELL-1に対して、文字誤り率(CER)の約7%の削減により、強いベースラインである音声編集距離ベースNECモデル(PED-NEC)より優れている。
DANCERは、名前付きエンティティを含むHomophoneでテストすると、名前付きエンティティに対してPED-NECよりもCERが46%減少する。
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