論文の概要: Contextualized Automatic Speech Recognition with Dynamic Vocabulary Prediction and Activation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23077v1
- Date: Thu, 29 May 2025 04:31:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-01 15:33:20.158242
- Title: Contextualized Automatic Speech Recognition with Dynamic Vocabulary Prediction and Activation
- Title（参考訳）: 動的語彙予測とアクティベーションを用いた文脈自動音声認識
- Authors: Zhennan Lin, Kaixun Huang, Wei Ren, Linju Yang, Lei Xie,
- Abstract要約: 本稿では,動的語彙予測とアクティベーションを利用するエンコーダに基づくフレーズレベルの文脈化ASR手法を提案する。
Librispeech と Wenetspeech のデータセットの実験により、我々の手法はベースラインと比較して28.31% と 23.49% の WER の相対的な削減を実現していることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.455706251115513
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep biasing improves automatic speech recognition (ASR) performance by incorporating contextual phrases. However, most existing methods enhance subwords in a contextual phrase as independent units, potentially compromising contextual phrase integrity, leading to accuracy reduction. In this paper, we propose an encoder-based phrase-level contextualized ASR method that leverages dynamic vocabulary prediction and activation. We introduce architectural optimizations and integrate a bias loss to extend phrase-level predictions based on frame-level outputs. We also introduce a confidence-activated decoding method that ensures the complete output of contextual phrases while suppressing incorrect bias. Experiments on Librispeech and Wenetspeech datasets demonstrate that our approach achieves relative WER reductions of 28.31% and 23.49% compared to baseline, with the WER on contextual phrases decreasing relatively by 72.04% and 75.69%.
- Abstract（参考訳）: ディープバイアスは文脈的フレーズを組み込んだ自動音声認識(ASR)の性能を向上させる。
しかし、既存のほとんどの手法は、文脈的フレーズのサブワードを独立した単位として拡張し、文脈的フレーズの完全性を損なう可能性があり、精度が低下する。
本稿では,動的語彙予測とアクティベーションを利用したエンコーダに基づくフレーズレベルの文脈化ASR手法を提案する。
アーキテクチャ最適化を導入し、フレームレベルの出力に基づいたフレーズレベルの予測を拡張するためにバイアス損失を統合する。
また,不正確なバイアスを抑えつつ,文脈語句の完全出力を保証する信頼活性化復号法も導入する。
Librispeech と Wenetspeech のデータセットの実験により、我々の手法はベースラインに比べて28.31% と 23.49% の WER の相対的な削減を実現しており、WER の文脈的フレーズは72.04% と 75.69% に減少している。
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