論文の概要: Dynamic Context-Aware Streaming Pretrained Language Model For Inverse Text Normalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24229v1
• Date: Fri, 30 May 2025 05:41:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.784999
• Title: Dynamic Context-Aware Streaming Pretrained Language Model For Inverse Text Normalization
• Title（参考訳）: 逆テキスト正規化のための動的文脈認識型事前学習言語モデル
• Authors: Luong Ho, Khanh Le, Vinh Pham, Bao Nguyen, Tan Tran, Duc Chau,
• Abstract要約: 逆テキスト正規化(ITN)は、音声自動音声認識(ASR)出力を十分に整形されたテキストに変換するために重要である。 我々はITNのためのストリーミング事前学習言語モデルを導入し、頑健性を向上させるために事前学習言語表現を活用する。 提案手法は,非ストリーミングITNに匹敵する精度を達成し,ベトナムのデータセット上で既存のストリーミングITNモデルを上回る精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19791587637442667
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inverse Text Normalization (ITN) is crucial for converting spoken Automatic Speech Recognition (ASR) outputs into well-formatted written text, enhancing both readability and usability. Despite its importance, the integration of streaming ITN within streaming ASR remains largely unexplored due to challenges in accuracy, efficiency, and adaptability, particularly in low-resource and limited-context scenarios. In this paper, we introduce a streaming pretrained language model for ITN, leveraging pretrained linguistic representations for improved robustness. To address streaming constraints, we propose Dynamic Context-Aware during training and inference, enabling adaptive chunk size adjustments and the integration of right-context information. Experimental results demonstrate that our method achieves accuracy comparable to non-streaming ITN and surpasses existing streaming ITN models on a Vietnamese dataset, all while maintaining low latency, ensuring seamless integration into ASR systems.
• Abstract（参考訳）: 逆テキスト正規化(ITN)は、音声自動音声認識(ASR)出力を、読みやすさと使いやすさの両立を図るために不可欠である。 その重要性にもかかわらず、ストリーミングASRにおけるストリーミングITNの統合は、特に低リソースおよび限定コンテキストのシナリオにおいて、正確性、効率、適応性の課題のために、ほとんど検討されていない。 本稿では,ITNのためのストリーミング事前学習言語モデルを提案する。 ストリーミング制約に対処するため、トレーニングと推論中に動的コンテキスト認識を提案し、適応的なチャンクサイズ調整と右コンテキスト情報の統合を可能にする。 実験の結果,本手法は非ストリーミングITNに匹敵する精度を実現し,ベトナムのデータセット上での既存のストリーミングITNモデルを上回る精度を実現し,低レイテンシを維持しつつ,ASRシステムへのシームレスな統合を実現していることがわかった。

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