論文の概要: Predictive Speech Recognition and End-of-Utterance Detection Towards Spoken Dialog Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19990v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 06:29:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:02:45.561097
• Title: Predictive Speech Recognition and End-of-Utterance Detection Towards Spoken Dialog Systems
• Title（参考訳）: 音声対話システムに向けた予測音声認識と終末検出
• Authors: Oswald Zink, Yosuke Higuchi, Carlos Mullov, Alexander Waibel, Tetsunori Kobayashi,
• Abstract要約: 本稿では,次の単語を予測し,発話終了まで残される時間を推定する機能について検討する。 我々は,音響情報と言語情報の両方を組み込んだクロスアテンションに基づくアルゴリズムを開発した。 その結果,提案モデルでは,提案する単語を予測し,将来のEOUイベントを実際のEOUより300ミリ秒前まで推定する能力を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.99999020778169
• License:
• Abstract: Effective spoken dialog systems should facilitate natural interactions with quick and rhythmic timing, mirroring human communication patterns. To reduce response times, previous efforts have focused on minimizing the latency in automatic speech recognition (ASR) to optimize system efficiency. However, this approach requires waiting for ASR to complete processing until a speaker has finished speaking, which limits the time available for natural language processing (NLP) to formulate accurate responses. As humans, we continuously anticipate and prepare responses even while the other party is still speaking. This allows us to respond appropriately without missing the optimal time to speak. In this work, as a pioneering study toward a conversational system that simulates such human anticipatory behavior, we aim to realize a function that can predict the forthcoming words and estimate the time remaining until the end of an utterance (EOU), using the middle portion of an utterance. To achieve this, we propose a training strategy for an encoder-decoder-based ASR system, which involves masking future segments of an utterance and prompting the decoder to predict the words in the masked audio. Additionally, we develop a cross-attention-based algorithm that incorporates both acoustic and linguistic information to accurately detect the EOU. The experimental results demonstrate the proposed model's ability to predict upcoming words and estimate future EOU events up to 300ms prior to the actual EOU. Moreover, the proposed training strategy exhibits general improvements in ASR performance.
• Abstract（参考訳）: 効果的な音声対話システムは、人間のコミュニケーションパターンを反映して、迅速でリズミカルなタイミングで自然な対話を促進する必要がある。 応答時間を短縮するため、従来の取り組みでは、自動音声認識(ASR)におけるレイテンシの最小化に重点を置いており、システムの効率を最適化している。 しかしこのアプローチでは、話者が話すまでASRが処理を完了するまで待つ必要があり、これは自然言語処理(NLP)で正確な応答を定式化できる時間を制限する。 人間として、私たちは、相手が話している間も、常に期待し、反応を準備します。 これにより、話すのに最適な時間を欠くことなく、適切に対応できます。 本研究では,人間の予測行動をシミュレートする対話システムに向けた先駆的な研究として,発話の中間部を用いて,次の単語を予測し,発話(EOU)の終了まで残される時間を推定する機能を実現することを目的とする。 そこで本研究では,音声の将来のセグメントをマスキングし,デコーダにマスキングされた音声の単語を予測させるエンコーダ・デコーダ・ベースのASRシステムのトレーニング戦略を提案する。 さらに,音響情報と言語情報を組み合わせてEOUを正確に検出するクロスアテンションに基づくアルゴリズムを開発した。 実験結果は,提案モデルが今後の単語を予測し,将来のEOUイベントを実際のEOUに先立って最大300msまで推定する能力を示した。 さらに、提案したトレーニング戦略は、ASR性能の全般的な改善を示す。

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