論文の概要: Utilizing Multimodal Data for Edge Case Robust Call-sign Recognition and Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20467v1
• Date: Sun, 29 Dec 2024 13:45:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 22:07:02.622458
• Title: Utilizing Multimodal Data for Edge Case Robust Call-sign Recognition and Understanding
• Title（参考訳）: エッジケースロバストコールサイン認識と理解のためのマルチモーダルデータの利用
• Authors: Alexander Blatt, Dietrich Klakow,
• Abstract要約: アーキテクチャの堅牢性は、特にエッジケースでは明らかです。 マルチモーダルコールサインコマンドリカバリモデル(CCR)を提案する。 CCRアーキテクチャは、エッジケースのパフォーマンスを最大15%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.55175502273013
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Operational machine-learning based assistant systems must be robust in a wide range of scenarios. This hold especially true for the air-traffic control (ATC) domain. The robustness of an architecture is particularly evident in edge cases, such as high word error rate (WER) transcripts resulting from noisy ATC recordings or partial transcripts due to clipped recordings. To increase the edge-case robustness of call-sign recognition and understanding (CRU), a core tasks in ATC speech processing, we propose the multimodal call-sign-command recovery model (CCR). The CCR architecture leads to an increase in the edge case performance of up to 15%. We demonstrate this on our second proposed architecture, CallSBERT. A CRU model that has less parameters, can be fine-tuned noticeably faster and is more robust during fine-tuning than the state of the art for CRU. Furthermore, we demonstrate that optimizing for edge cases leads to a significantly higher accuracy across a wide operational range.
• Abstract（参考訳）: 操作機械学習ベースのアシスタントシステムは、幅広いシナリオにおいて堅牢でなければならない。 これは特にATC(Air-traffic Control)ドメインに当てはまる。 アーキテクチャのロバスト性は特に、ノイズの多いATC記録による高単語誤り率(WER)書き起こしや、クリップされた記録による部分書き起こしなどのエッジケースで顕著である。 ATC音声処理におけるコアタスクであるコールサイン認識・理解(CRU)のエッジケースロバスト性を高めるために,マルチモーダルなコールサイン・コマンド・リカバリモデル(CCR)を提案する。 CCRアーキテクチャは、エッジケースのパフォーマンスを最大15%向上させる。 これを2つ目のアーキテクチャであるCallSBERTで実証します。 パラメータが少ないCRUモデルは、CRUの最先端技術よりも顕著に高速で、微調整時に堅牢である。 さらに,エッジケースの最適化により,幅広い操作範囲にわたる精度が著しく向上することが実証された。

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