論文の概要: MSA-ASR: Efficient Multilingual Speaker Attribution with frozen ASR Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18152v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 09:01:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:25:42.660519
• Title: MSA-ASR: Efficient Multilingual Speaker Attribution with frozen ASR Models
• Title（参考訳）: MSA-ASR:凍結ASRモデルを用いた効率的な多言語話者属性
• Authors: Thai-Binh Nguyen, Alexander Waibel,
• Abstract要約: 話者分布自動音声認識(SA-ASR)は,対応する話者に文字を正確に割り当てながら音声を転写することを目的としている。 本稿では,凍結した多言語ASRモデルを用いて話者属性を転写に組み込む新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.80042864360884
• License:
• Abstract: Speaker-attributed automatic speech recognition (SA-ASR) aims to transcribe speech while assigning transcripts to the corresponding speakers accurately. Existing methods often rely on complex modular systems or require extensive fine-tuning of joint modules, limiting their adaptability and general efficiency. This paper introduces a novel approach, leveraging a frozen multilingual ASR model to incorporate speaker attribution into the transcriptions, using only standard monolingual ASR datasets. Our method involves training a speaker module to predict speaker embeddings based on weak labels without requiring additional ASR model modifications. Despite being trained exclusively with non-overlapping monolingual data, our approach effectively extracts speaker attributes across diverse multilingual datasets, including those with overlapping speech. Experimental results demonstrate competitive performance compared to strong baselines, highlighting the model's robustness and potential for practical applications.
• Abstract（参考訳）: 話者分布自動音声認識(SA-ASR)は,対応する話者に文字を正確に割り当てながら音声を転写することを目的としている。 既存の手法は、しばしば複雑なモジュラーシステムに依存するか、あるいは広範囲のジョイントモジュールの微調整を必要とし、適応性と一般的な効率を制限している。 本稿では,標準単言語ASRデータセットのみを用いて,凍結した多言語ASRモデルを用いて話者属性を転写に組み込む手法を提案する。 提案手法では,ASRモデル修正を必要とせず,弱いラベルに基づく話者埋め込みを予測するために,話者モジュールを訓練する。 本手法は, 重複しない単言語データのみを用いて訓練されているにもかかわらず, 重複する音声を含む多言語データセットの話者属性を効果的に抽出する。 実験の結果、強靭なベースラインと比較して、競争力のある性能を示し、モデルの堅牢性と実用可能性を強調した。

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