論文の概要: Speaker Tagging Correction With Non-Autoregressive Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00151v1
- Date: Fri, 30 Aug 2024 11:02:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 16:50:17.401922
- Title: Speaker Tagging Correction With Non-Autoregressive Language Models
- Title（参考訳）: 非自己回帰型言語モデルを用いた話者タグ補正
- Authors: Grigor Kirakosyan, Davit Karamyan,
- Abstract要約: 非自己回帰言語モデルに基づく話者タグ付け補正システムを提案する。
提案手法は, 単語ダイアリゼーション誤り率 (WDER) を2つのデータセットで減少させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Speech applications dealing with conversations require not only recognizing the spoken words but also determining who spoke when. The task of assigning words to speakers is typically addressed by merging the outputs of two separate systems, namely, an automatic speech recognition (ASR) system and a speaker diarization (SD) system. In practical settings, speaker diarization systems can experience significant degradation in performance due to a variety of factors, including uniform segmentation with a high temporal resolution, inaccurate word timestamps, incorrect clustering and estimation of speaker numbers, as well as background noise. Therefore, it is important to automatically detect errors and make corrections if possible. We used a second-pass speaker tagging correction system based on a non-autoregressive language model to correct mistakes in words placed at the borders of sentences spoken by different speakers. We first show that the employed error correction approach leads to reductions in word diarization error rate (WDER) on two datasets: TAL and test set of Fisher. Additionally, we evaluated our system in the Post-ASR Speaker Tagging Correction challenge and observed significant improvements in cpWER compared to baseline methods.
- Abstract（参考訳）: 会話を扱う音声アプリケーションは、話し言葉を認識するだけでなく、誰がいつ話すかを判断する必要がある。
話者に単語を割り当てるタスクは通常、2つの異なるシステム、すなわち自動音声認識(ASR)システムと話者ダイアリゼーション(SD)システムの出力を統合することで対処される。
実用的な設定では、話者ダイアリゼーションシステムは、時間分解能の高い一様セグメンテーション、不正確な単語タイムスタンプ、誤クラスタリング、話者数の推定、背景雑音など、様々な要因により、性能の著しい劣化を経験することができる。
したがって、エラーを自動的に検出し、可能な限り修正することが重要である。
我々は,非自己回帰言語モデルに基づく第2パス話者タグ付け補正システムを用いて,異なる話者によって話される文の境界に置かれる単語の誤りを訂正した。
まず, 単語ダイアリゼーション誤り率 (WDER) を TAL と test set of Fisher の2つのデータセットで削減する手法を提案する。
さらに, 話者タグ付け補正課題において, ベースライン法と比較して, cpWERの大幅な改善が見られた。
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