Fugu-MT 論文翻訳(概要): Speculative Speech Recognition by Audio-Prefixed Low-Rank Adaptation of Language Models

論文の概要: Speculative Speech Recognition by Audio-Prefixed Low-Rank Adaptation of Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04641v1
Date: Fri, 5 Jul 2024 16:52:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-08 12:41:40.796269
Title: Speculative Speech Recognition by Audio-Prefixed Low-Rank Adaptation of Language Models
Title（参考訳）: 言語モデルの低ランク適応による投機的音声認識
Authors: Bolaji Yusuf, Murali Karthick Baskar, Andrew Rosenberg, Bhuvana Ramabhadran,
Abstract要約: 投機的音声認識(SSR) 本稿では、RNN-Transducer-based ASRシステムと音声処理言語モデル(LM)を組み合わせたSSRモデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.85677682584916
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper explores speculative speech recognition (SSR), where we empower conventional automatic speech recognition (ASR) with speculation capabilities, allowing the recognizer to run ahead of audio. We introduce a metric for measuring SSR performance and we propose a model which does SSR by combining a RNN-Transducer-based ASR system with an audio-prefixed language model (LM). The ASR system transcribes ongoing audio and feeds the resulting transcripts, along with an audio-dependent prefix, to the LM, which speculates likely completions for the transcriptions. We experiment with a variety of ASR datasets on which show the efficacy our method and the feasibility of SSR as a method of reducing ASR latency.
Abstract（参考訳）: 本稿では、投機的音声認識(SSR)について検討し、従来の自動音声認識(ASR)に投機的機能を持たせることにより、認識者が音声に先んじることを可能にする。本稿では,RNN-Transducer-based ASRシステムと音声修正言語モデル(LM)を組み合わせることで,SSRの性能を測定するための指標を提案する。 ASRシステムは進行中の音声を転写し、その結果の転写文とオーディオ依存プレフィックスをLMに供給する。我々は,ASRレイテンシを低減する手法として,本手法の有効性とSSRの有効性を示すさまざまなASRデータセットを実験した。

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