論文の概要: Improving Grapheme-to-Phoneme Conversion through In-Context Knowledge Retrieval with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07563v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 05:38:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:21:37.800524
• Title: Improving Grapheme-to-Phoneme Conversion through In-Context Knowledge Retrieval with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた文脈内知識検索によるGrapheme-to-Phoneme変換の改良
• Authors: Dongrui Han, Mingyu Cui, Jiawen Kang, Xixin Wu, Xunying Liu, Helen Meng,
• Abstract要約: Grapheme-to-phoneme (G2P)変換は、Text-to-Speech (TTS)システムにおいて重要なステップである。 文脈対応シナリオの処理におけるLLM(Large Language Models)の成功に触発されて,文脈型G2P変換システムを提案する。 ICKRをG2P変換システムに組み込むことの有効性は、Librig2pデータセットで完全に実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.71484979138161
• License:
• Abstract: Grapheme-to-phoneme (G2P) conversion is a crucial step in Text-to-Speech (TTS) systems, responsible for mapping grapheme to corresponding phonetic representations. However, it faces ambiguities problems where the same grapheme can represent multiple phonemes depending on contexts, posing a challenge for G2P conversion. Inspired by the remarkable success of Large Language Models (LLMs) in handling context-aware scenarios, contextual G2P conversion systems with LLMs' in-context knowledge retrieval (ICKR) capabilities are proposed to promote disambiguation capability. The efficacy of incorporating ICKR into G2P conversion systems is demonstrated thoroughly on the Librig2p dataset. In particular, the best contextual G2P conversion system using ICKR outperforms the baseline with weighted average phoneme error rate (PER) reductions of 2.0% absolute (28.9% relative). Using GPT-4 in the ICKR system can increase of 3.5% absolute (3.8% relative) on the Librig2p dataset.
• Abstract（参考訳）: Grapheme-to-phoneme (G2P) 変換はText-to-Speech (TTS) システムにおいて重要なステップであり、Graphemeを対応する音声表現にマッピングする役割を担っている。 しかし、同じグラフがコンテキストによって複数の音素を表現できるあいまいさの問題に直面しており、G2P変換の課題となっている。 文脈認識シナリオの処理におけるLLM(Large Language Models)の顕著な成功に触発されて,LLMのコンテキスト内知識検索(ICKR)機能を備えた文脈G2P変換システムが提案され,曖昧さを助長する。 ICKRをG2P変換システムに組み込むことの有効性は、Librig2pデータセットで完全に実証されている。 特に、ICKRを用いた最適文脈G2P変換システムは、重み付き平均音素誤り率(PER)の2.0%(28.9%)でベースラインを上回っている。 ICKRシステムでGPT-4を使用すると、Librig2pデータセット上では3.5%の絶対値(3.8%の相対値)が増加する。

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