論文の概要: Fast Context-Biasing for CTC and Transducer ASR models with CTC-based Word Spotter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07096v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 09:37:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 16:34:54.547338
• Title: Fast Context-Biasing for CTC and Transducer ASR models with CTC-based Word Spotter
• Title（参考訳）: CTCに基づく単語スポッターを用いたCTCおよびTransducer ASRモデルの高速コンテキストバイアス
• Authors: Andrei Andrusenko, Aleksandr Laptev, Vladimir Bataev, Vitaly Lavrukhin, Boris Ginsburg,
• Abstract要約: この研究は、CTCベースのWord Spotterでコンテキストバイアスを高速化するための新しいアプローチを示す。 提案手法は,CTCログ確率をコンパクトなコンテキストグラフと比較し,潜在的なコンテキストバイアス候補を検出する。 その結果、FスコアとWERの同時改善により、文脈バイアス認識の大幅な高速化が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.64003871384959
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate recognition of rare and new words remains a pressing problem for contextualized Automatic Speech Recognition (ASR) systems. Most context-biasing methods involve modification of the ASR model or the beam-search decoding algorithm, complicating model reuse and slowing down inference. This work presents a new approach to fast context-biasing with CTC-based Word Spotter (CTC-WS) for CTC and Transducer (RNN-T) ASR models. The proposed method matches CTC log-probabilities against a compact context graph to detect potential context-biasing candidates. The valid candidates then replace their greedy recognition counterparts in corresponding frame intervals. A Hybrid Transducer-CTC model enables the CTC-WS application for the Transducer model. The results demonstrate a significant acceleration of the context-biasing recognition with a simultaneous improvement in F-score and WER compared to baseline methods. The proposed method is publicly available in the NVIDIA NeMo toolkit.
• Abstract（参考訳）: 文脈的自動音声認識(ASR)システムでは,稀な単語と新単語の正確な認識が問題となっている。 ほとんどの文脈バイアス法は、ASRモデルやビーム探索復号アルゴリズムの変更、モデルの再利用の複雑化、推論の減速を含む。 本研究は,CTC と Transducer (RNN-T) ASR モデルのための CTC ベースの Word Spotter (CTC-WS) を用いた,文脈バイアスの高速化手法を提案する。 提案手法は,CTCログ確率をコンパクトなコンテキストグラフと比較し,潜在的なコンテキストバイアス候補を検出する。 有効な候補は、それに対応するフレーム間隔で、グリーディ認識の候補を置き換える。 ハイブリッドトランスデューサ-CTCモデルはトランスデューサモデルのCTC-WSアプリケーションを可能にする。 その結果,FスコアとWERの同時改善による文脈バイアス認識の高速化が,ベースライン法と比較して有意な向上を示した。 提案手法はNVIDIA NeMoツールキットで公開されている。

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