論文の概要: Target word activity detector: An approach to obtain ASR word boundaries without lexicon

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13913v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 21:40:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 04:39:44.090283
• Title: Target word activity detector: An approach to obtain ASR word boundaries without lexicon
• Title（参考訳）: 標的単語活動検出器:辞書を使わずにASR単語境界を得るためのアプローチ
• Authors: Sunit Sivasankaran, Eric Sun, Jinyu Li, Yan Huang, Jing Pan,
• Abstract要約: 語彙に依存することなく単語境界を推定する手法を提案する。 本手法は,サブワードトークン単位と事前学習されたASRモデルからの単語埋め込みを利用する。 提案手法は,余分なコストを伴わずに,任意の言語にスケールアップすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.024231575726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Obtaining word timestamp information from end-to-end (E2E) ASR models remains challenging due to the lack of explicit time alignment during training. This issue is further complicated in multilingual models. Existing methods, either rely on lexicons or introduce additional tokens, leading to scalability issues and increased computational costs. In this work, we propose a new approach to estimate word boundaries without relying on lexicons. Our method leverages word embeddings from sub-word token units and a pretrained ASR model, requiring only word alignment information during training. Our proposed method can scale-up to any number of languages without incurring any additional cost. We validate our approach using a multilingual ASR model trained on five languages and demonstrate its effectiveness against a strong baseline.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンド(E2E)のASRモデルから単語のタイムスタンプ情報を取得することは、トレーニング中に明示的な時間アライメントが欠如しているため、依然として困難である。 この問題は多言語モデルではさらに複雑である。 既存の手法は、レキシコンに依存するか、追加のトークンを導入するかのいずれかであり、スケーラビリティの問題と計算コストの増大につながる。 本研究では,語彙に依存することなく単語境界を推定する手法を提案する。 本手法は,サブワードトークン単位と事前訓練されたASRモデルからの単語埋め込みを利用して,トレーニング中に単語アライメント情報のみを必要とする。 提案手法は,余分なコストを伴わずに,任意の言語にスケールアップすることができる。 我々は5つの言語で訓練された多言語ASRモデルを用いてアプローチを検証する。

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