論文の概要: Crossmodal ASR Error Correction with Discrete Speech Units

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16677v1
• Date: Sun, 26 May 2024 19:58:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 19:48:31.498899
• Title: Crossmodal ASR Error Correction with Discrete Speech Units
• Title（参考訳）: 離散音声ユニットを用いたクロスモーダルASR誤り訂正
• Authors: Yuanchao Li, Pinzhen Chen, Peter Bell, Catherine Lai,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.58209270191005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: ASR remains unsatisfactory in scenarios where the speaking style diverges from that used to train ASR systems, resulting in erroneous transcripts. To address this, ASR Error Correction (AEC), a post-ASR processing approach, is required. In this work, we tackle an understudied issue: the Low-Resource Out-of-Domain (LROOD) problem, by investigating crossmodal AEC on very limited downstream data with 1-best hypothesis transcription. We explore pre-training and fine-tuning strategies and uncover an ASR domain discrepancy phenomenon, shedding light on appropriate training schemes for LROOD data. Moreover, we propose the incorporation of discrete speech units to align with and enhance the word embeddings for improving AEC quality. Results from multiple corpora and several evaluation metrics demonstrate the feasibility and efficacy of our proposed AEC approach on LROOD data, as well as its generalizability and superiority on large-scale data. Finally, a study on speech emotion recognition confirms that our model produces ASR error-robust transcripts suitable for downstream applications.
• Abstract（参考訳）: ASRは、発話スタイルが、ASRシステムのトレーニングに使用されたものから分岐し、誤った書き起こしをもたらすシナリオで不満足なままである。 これを解決するには、ASR後の処理アプローチであるASRエラー補正(AEC)が必要である。 本研究は,低リソース・アウト・オブ・ドメイン(LROOD)問題である,低リソース・アウト・オブ・ドメイン(LROOD)問題に,低リソース・アウト・オブ・ドメイン(LROOD)問題として,低リソース・アウト・ド・ドメイン(LROOD)問題に対処するものである。 我々は、事前学習と微調整の戦略を探求し、LROODデータの適切なトレーニングスキームに光を当てて、ASRドメインの不一致現象を明らかにする。 さらに,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。 複数のコーパスと複数の評価指標から,LROODデータに対する提案したAEC手法の有効性と有効性,および大規模データに対する一般化性および優越性を示した。 最後に、音声感情認識の研究により、我々のモデルが下流アプリケーションに適したASR誤り文書を生成することを確認した。

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