Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards interfacing large language models with ASR systems using confidence measures and prompting

論文の概要: Towards interfacing large language models with ASR systems using confidence measures and prompting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21414v1
Date: Wed, 31 Jul 2024 08:00:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-01 12:47:12.356618
Title: Towards interfacing large language models with ASR systems using confidence measures and prompting
Title（参考訳）: 信頼度とプロンプトを用いたASRシステムによる大規模言語モデルとの対話
Authors: Maryam Naderi, Enno Hermann, Alexandre Nanchen, Sevada Hovsepyan, Mathew Magimai. -Doss,
Abstract要約: 本研究では,大言語モデル(LLM)を用いたASRテキストのポストホック修正について検討する。精度の高い転写文に誤りを導入することを避けるため,信頼度に基づくフィルタリング手法を提案する。その結果,競争力の低いASRシステムの性能が向上することが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 54.39667883394458
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As large language models (LLMs) grow in parameter size and capabilities, such as interaction through prompting, they open up new ways of interfacing with automatic speech recognition (ASR) systems beyond rescoring n-best lists. This work investigates post-hoc correction of ASR transcripts with LLMs. To avoid introducing errors into likely accurate transcripts, we propose a range of confidence-based filtering methods. Our results indicate that this can improve the performance of less competitive ASR systems.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、プロンプトによるインタラクションなどのパラメータサイズや能力が増大するにつれて、n-bestリストを再構成する以外の自動音声認識(ASR)システムと対話する新たな方法が開かれる。本研究は,LLMによるASR転写のポストホック補正について検討する。精度の高い転写文に誤りを導入することを避けるため,信頼度に基づくフィルタリング手法を提案する。その結果,競争力の低いASRシステムの性能が向上することが示唆された。

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