論文の概要: Error Correction by Paying Attention to Both Acoustic and Confidence References for Automatic Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12817v1
• Date: Sat, 29 Jun 2024 17:56:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 08:47:38.344434
• Title: Error Correction by Paying Attention to Both Acoustic and Confidence References for Automatic Speech Recognition
• Title（参考訳）: 音声認識における音響基準と信頼基準の一致による誤り訂正
• Authors: Yuchun Shu, Bo Hu, Yifeng He, Hao Shi, Longbiao Wang, Jianwu Dang,
• Abstract要約: 本稿では,非自己回帰型音声誤り訂正法を提案する。 信頼モジュールは、N-best ASR仮説の各単語の不確実性を測定する。 提案方式は,ASRモデルと比較して誤差率を21%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.624909026294105
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurately finding the wrong words in the automatic speech recognition (ASR) hypothesis and recovering them well-founded is the goal of speech error correction. In this paper, we propose a non-autoregressive speech error correction method. A Confidence Module measures the uncertainty of each word of the N-best ASR hypotheses as the reference to find the wrong word position. Besides, the acoustic feature from the ASR encoder is also used to provide the correct pronunciation references. N-best candidates from ASR are aligned using the edit path, to confirm each other and recover some missing character errors. Furthermore, the cross-attention mechanism fuses the information between error correction references and the ASR hypothesis. The experimental results show that both the acoustic and confidence references help with error correction. The proposed system reduces the error rate by 21% compared with the ASR model.
• Abstract（参考訳）: 自動音声認識(ASR)仮説における誤り語を正確に発見し,それらをよく構築したのが,音声誤り訂正の目標である。 本稿では,非自己回帰型音声誤り訂正法を提案する。 信頼モジュールは、N-best ASR仮説の各単語の不確実性を基準として測定し、間違った単語位置を見つける。 また、ASRエンコーダの音響的特徴は正しい発音基準を提供するためにも用いられる。 ASRのN-best候補は、編集パスを使用して整列し、互いに確認し、欠落した文字エラーを回復する。 さらに、クロスアテンション機構は、誤り訂正基準とASR仮説との情報を融合する。 実験の結果,音響的基準と信頼的基準の両方が誤り訂正に役立つことがわかった。 提案方式は,ASRモデルと比較して誤差率を21%削減する。

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