論文の概要: Anatomy of Industrial Scale Multilingual ASR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09841v2
• Date: Tue, 16 Apr 2024 14:55:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-17 21:57:24.048943
• Title: Anatomy of Industrial Scale Multilingual ASR
• Title（参考訳）: 産業規模多言語ASRの解剖
• Abstract要約: 本稿では,アセンブリの産業規模自動音声認識(ASR)システムについて述べる。 本システムは,教師なし(12.5M時間),教師なし(188K時間),疑似ラベル付き(1.6M時間)の4言語を対象とした多様なトレーニングデータセットを活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.491861238522421
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper describes AssemblyAI's industrial-scale automatic speech recognition (ASR) system, designed to meet the requirements of large-scale, multilingual ASR serving various application needs. Our system leverages a diverse training dataset comprising unsupervised (12.5M hours), supervised (188k hours), and pseudo-labeled (1.6M hours) data across four languages. We provide a detailed description of our model architecture, consisting of a full-context 600M-parameter Conformer encoder pre-trained with BEST-RQ and an RNN-T decoder fine-tuned jointly with the encoder. Our extensive evaluation demonstrates competitive word error rates (WERs) against larger and more computationally expensive models, such as Whisper large and Canary-1B. Furthermore, our architectural choices yield several key advantages, including an improved code-switching capability, a 5x inference speedup compared to an optimized Whisper baseline, a 30% reduction in hallucination rate on speech data, and a 90% reduction in ambient noise compared to Whisper, along with significantly improved time-stamp accuracy. Throughout this work, we adopt a system-centric approach to analyzing various aspects of fully-fledged ASR models to gain practically relevant insights useful for real-world services operating at scale.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,産業用自動音声認識(ASR)システムについて述べる。 本システムは、教師なし(12.5M時間)、教師なし(188K時間)、擬似ラベル付き(1.6M時間)の4言語からなる多様なトレーニングデータセットを活用する。 我々は,BEST-RQで事前訓練したフルコンテキスト600Mパラメータ・コンバータ・エンコーダと,エンコーダとともに微調整されたRNN-Tデコーダとからなるモデルアーキテクチャについて詳細に記述する。 本稿では,Whisper large や Canary-1B などの大規模で計算コストの高いモデルに対して,競合語誤り率 (WER) を示す。 さらに、コードスイッチ機能の改善、最適化されたWhisperベースラインに対する5倍の推論高速化、音声データに対する幻覚率の30%の低減、Whisperに対する環境雑音の90%の低減、時間スタンプ精度の向上など、アーキテクチャ上の選択にはいくつかの大きなメリットがある。 本研究を通じて,システム中心のアプローチを用いて,本格的なASRモデルの様々な側面を解析し,大規模に運用されている現実世界のサービスに有用な実用的な知見を得る。

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