論文の概要: CR-CTC: Consistency regularization on CTC for improved speech recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05101v1
- Date: Sun, 13 Oct 2024 13:35:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-02 00:18:32.964893
- Title: CR-CTC: Consistency regularization on CTC for improved speech recognition
- Title（参考訳）: CR-CTC: 音声認識改善のためのCTCの一貫性規則化
- Authors: Zengwei Yao, Wei Kang, Xiaoyu Yang, Fangjun Kuang, Liyong Guo, Han Zhu, Zengrui Jin, Zhaoqing Li, Long Lin, Daniel Povey,
- Abstract要約: Connectionist Temporal Classification (CTC) は自動音声認識(ASR)の手法として広く使われている。
しかし、CTCとアテンションベースのエンコーダデコーダ(CTC/AED)を組み合わせたトランスデューサやシステムと比較すると、認識性能に劣ることが多い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.996929774821822
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Connectionist Temporal Classification (CTC) is a widely used method for automatic speech recognition (ASR), renowned for its simplicity and computational efficiency. However, it often falls short in recognition performance compared to transducer or systems combining CTC and attention-based encoder-decoder (CTC/AED). In this work, we propose the Consistency-Regularized CTC (CR-CTC), which enforces consistency between two CTC distributions obtained from different augmented views of the input speech mel-spectrogram. We provide in-depth insights into its essential behaviors from three perspectives: 1) it conducts self-distillation between random pairs of sub-models that process different augmented views; 2) it learns contextual representation through masked prediction for positions within time-masked regions, especially when we increase the amount of time masking; 3) it suppresses the extremely peaky CTC distributions, thereby reducing overfitting and improving the generalization ability. Extensive experiments on LibriSpeech, Aishell-1, and GigaSpeech datasets demonstrate the effectiveness of our CR-CTC, which achieves performance comparable to, or even slightly better than, that of transducer and CTC/AED.
- Abstract（参考訳）: Connectionist Temporal Classification (CTC) は、その単純さと計算効率で有名な自動音声認識(ASR)の手法である。
しかし、CTCとアテンションベースのエンコーダデコーダ(CTC/AED)を組み合わせたトランスデューサやシステムと比較すると、認識性能に劣ることが多い。
本研究では,入力音声メルスペクトルの異なる拡張ビューから得られた2つのCTC分布間の整合性を実現するCR-CTC(Consistency-Regularized CTC)を提案する。
私たちは3つの視点からその本質的な行動について深い洞察を与えます。
1)異なる拡張ビューを処理するサブモデルのランダムなペア間の自己蒸留を行う。
2) 時間マスキングの量を増やす際に, 時間マスキング領域における位置のマスキング予測を通じて文脈表現を学習する。
3) 極端にピークなCTC分布を抑え, オーバーフィッティングを低減し, 一般化能力を向上させる。
LibriSpeech、Aishell-1、GigaSpeechデータセットの大規模な実験は、TransducerやCTC/AEDに匹敵するパフォーマンスを達成できるCR-CTCの有効性を示している。
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