論文の概要: Late fusion ensembles for speech recognition on diverse input audio representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01861v1
• Date: Sun, 01 Dec 2024 10:19:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:40:50.986460
• Title: Late fusion ensembles for speech recognition on diverse input audio representations
• Title（参考訳）: 多様な入力音声表現を用いた音声認識のためのレイトフュージョンアンサンブル
• Authors: Marin Jezidžić, Matej Mihelčić,
• Abstract要約: 音声音声の多種多様な表現について検討し、E-Branchformerモデルの後期融合アンサンブルの性能に与える影響について検討する。 我々は、同等のテクニックでトレーニングされた最先端のモデルに対して、1%から14%$の改善が依然として達成可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: We explore diverse representations of speech audio, and their effect on a performance of late fusion ensemble of E-Branchformer models, applied to Automatic Speech Recognition (ASR) task. Although it is generally known that ensemble methods often improve the performance of the system even for speech recognition, it is very interesting to explore how ensembles of complex state-of-the-art models, such as medium-sized and large E-Branchformers, cope in this setting when their base models are trained on diverse representations of the input speech audio. The results are evaluated on four widely-used benchmark datasets: \textit{Librispeech, Aishell, Gigaspeech}, \textit{TEDLIUMv2} and show that improvements of $1\% - 14\%$ can still be achieved over the state-of-the-art models trained using comparable techniques on these datasets. A noteworthy observation is that such ensemble offers improvements even with the use of language models, although the gap is closing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音声音声の多種多様な表現について検討し,E-Branchformerモデルの後期融合アンサンブルの性能への影響を自動音声認識(ASR)タスクに適用した。 音声認識においても、アンサンブル手法がシステムの性能を向上させることは一般的に知られているが、中規模および大規模E-ブランチフォーマーのような複雑な最先端モデルのアンサンブルが、ベースモデルが入力音声の多様な表現に基づいて訓練された場合にどう対処するかを、非常に興味深い。 結果は、広く使用されている4つのベンチマークデータセットで評価される: \textit{Librispeech, Aishell, Gigaspeech}, \textit{TEDLiumv2}, \textit{TEDLiumv2} 。 注目すべき観察は、このようなアンサンブルは言語モデルの使用においても改善をもたらすが、ギャップは閉まっていることである。

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