論文の概要: Improving Multilingual ASR in the Wild Using Simple N-best Re-ranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18428v1
• Date: Fri, 27 Sep 2024 03:31:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 06:21:38.168705
• Title: Improving Multilingual ASR in the Wild Using Simple N-best Re-ranking
• Title（参考訳）: 単純N-bestリグレードを用いた野生における多言語ASRの改良
• Authors: Brian Yan, Vineel Pratap, Shinji Watanabe, Michael Auli,
• Abstract要約: 我々は,多言語ASRの精度を向上させるため,単純かつ効果的なN-best再分類手法を提案する。 その結果, 音声認識の精度は8.7%, 6.1%, 単語誤り率は3.3%, 単語誤り率は2.0%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.77659513993507
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multilingual Automatic Speech Recognition (ASR) models are typically evaluated in a setting where the ground-truth language of the speech utterance is known, however, this is often not the case for most practical settings. Automatic Spoken Language Identification (SLID) models are not perfect and misclassifications have a substantial impact on the final ASR accuracy. In this paper, we present a simple and effective N-best re-ranking approach to improve multilingual ASR accuracy for several prominent acoustic models by employing external features such as language models and text-based language identification models. Our results on FLEURS using the MMS and Whisper models show spoken language identification accuracy improvements of 8.7% and 6.1%, respectively and word error rates which are 3.3% and 2.0% lower on these benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 多言語自動音声認識(ASR)モデルは通常、発声の基調言語が知られている環境で評価されるが、最も実用的な設定ではそうではないことが多い。 自動音声言語識別(SLID)モデルは完全ではなく、誤分類は最終的なASR精度に大きな影響を及ぼす。 本稿では,言語モデルやテキストベース言語識別モデルなどの外的特徴を用いて,複数の顕著な音響モデルの多言語ASR精度を向上させるための,単純かつ効果的なN-best再分類手法を提案する。 MMSモデルとWhisperモデルを用いたFLEURSの結果,それぞれ8.7%,6.1%の言語識別精度が向上し,これらのベンチマークでは単語誤り率が3.3%,2.0%低下した。

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