論文の概要: MGSC: A Multi-granularity Consistency Framework for Robust End-to-end Asr

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15853v1
• Date: Wed, 20 Aug 2025 09:51:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.123034
• Title: MGSC: A Multi-granularity Consistency Framework for Robust End-to-end Asr
• Title（参考訳）: MGSC:ロバストなエンドツーエンドアサーのための多言語一貫性フレームワーク
• Authors: Xuwen Yang,
• Abstract要約: 我々は、内部の自己整合性を強制するモデルに依存しないプラグイン・アンド・プレイモジュールであるMulti-Granularity Soft Consistencyフレームワークを紹介する。 私たちの研究は、この2つの一貫性の粒度の強力な相乗効果を初めて明らかにしました。 私たちの研究は、より堅牢で信頼性の高いAIを構築するための重要なステップとして、内部一貫性の実施を実証しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: End-to-end ASR models, despite their success on benchmarks, often pro-duce catastrophic semantic errors in noisy environments. We attribute this fragility to the prevailing 'direct mapping' objective, which solely penalizes final output errors while leaving the model's internal computational pro-cess unconstrained. To address this, we introduce the Multi-Granularity Soft Consistency (MGSC) framework, a model-agnostic, plug-and-play module that enforces internal self-consistency by simultaneously regulariz-ing macro-level sentence semantics and micro-level token alignment. Cru-cially, our work is the first to uncover a powerful synergy between these two consistency granularities: their joint optimization yields robustness gains that significantly surpass the sum of their individual contributions. On a public dataset, MGSC reduces the average Character Error Rate by a relative 8.7% across diverse noise conditions, primarily by preventing se-vere meaning-altering mistakes. Our work demonstrates that enforcing in-ternal consistency is a crucial step towards building more robust and trust-worthy AI.
• Abstract（参考訳）: ベンチマークでの成功にもかかわらず、エンドツーエンドのASRモデルは、しばしばノイズの多い環境で破滅的なセマンティックエラーを発生させる。 この脆弱性は、モデルの内部計算プロシースを制約なく残しながら、最終的な出力エラーのみをペナルティ化する「ダイレクトマッピング」の目的に起因している。 そこで本研究では,Multi-Granularity Soft Consistency (MGSC)フレームワークを導入し,マクロレベルの文意味論とマイクロレベルのトークンアライメントを同時に正規化することにより,内部の自己整合性を強制するモデルに依存しないプラグイン・アンド・プレイモジュールを提案する。 私たちの研究は、この2つの一貫性の粒度の強力な相乗効果を初めて明らかにした。 公開データセットでは、MGSCは、さまざまなノイズ条件に対して平均的な文字誤り率を8.7%削減する。 私たちの研究は、より堅牢で信頼性の高いAIを構築するための重要なステップとして、内部一貫性の実施を実証しています。

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