論文の概要: An Efficient Self-Learning Framework For Interactive Spoken Dialog Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10515v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 17:59:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 14:38:40.439546
• Title: An Efficient Self-Learning Framework For Interactive Spoken Dialog Systems
• Title（参考訳）: 対話型音声対話システムのための効率的な自己学習フレームワーク
• Authors: Hitesh Tulsiani, David M. Chan, Shalini Ghosh, Garima Lalwani, Prabhat Pandey, Ankish Bansal, Sri Garimella, Ariya Rastrow, Björn Hoffmeister,
• Abstract要約: ダイアログシステムにおけるASRの一般的なフレームワークを紹介する。 従来の学習と比較して,我々の新しいフレームワークを活用することで,実世界の対話システムにおいて比較的WERが10%近く削減されることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.829793635104608
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dialog systems, such as voice assistants, are expected to engage with users in complex, evolving conversations. Unfortunately, traditional automatic speech recognition (ASR) systems deployed in such applications are usually trained to recognize each turn independently and lack the ability to adapt to the conversational context or incorporate user feedback. In this work, we introduce a general framework for ASR in dialog systems that can go beyond learning from single-turn utterances and learn over time how to adapt to both explicit supervision and implicit user feedback present in multi-turn conversations. We accomplish that by leveraging advances in student-teacher learning and context-aware dialog processing, and designing contrastive self-supervision approaches with Ohm, a new online hard-negative mining approach. We show that leveraging our new framework compared to traditional training leads to relative WER reductions of close to 10% in real-world dialog systems, and up to 26% on public synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 音声アシスタントのような対話システムは、複雑で進化する会話にユーザと関わることが期待されている。 残念ながら、そのようなアプリケーションにデプロイされた従来の自動音声認識(ASR)システムは、通常、それぞれのターンを独立して認識するように訓練され、会話のコンテキストに適応する能力やユーザーフィードバックを組み込む能力が欠如している。 本研究では, 対話システムにおけるASRの一般的なフレームワークについて紹介し, シングルターン発話からの学習を超越し, 複数ターン会話における明示的な監視と暗黙的なユーザフィードバックの両方に適応する方法を時間とともに学習する。 学生教師の学習と文脈認識の対話処理の進歩を活用し、オンラインの強硬なマイニング手法であるOhmを用いて、対照的な自己超越的アプローチを設計することで実現した。 従来の学習と比較して,我々の新しいフレームワークを活用すると,実世界の対話システムではWERが10%近く削減され,公開合成データでは26%に向上することを示す。

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