論文の概要: TARQ: Tail-Aware Reconstruction Quantization for Rare-Word Robust Automatic Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.27808v1
• Date: Wed, 27 May 2026 00:57:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-28 17:38:55.659273
• Title: TARQ: Tail-Aware Reconstruction Quantization for Rare-Word Robust Automatic Speech Recognition
• Title（参考訳）: TARQ:希少単語ロバスト音声認識のためのタイルアウェア再構成量子化
• Authors: Xinyu Wang, Ziyu Zhao, Ke Bai, Silin Meng, Dongming Shen, Xiao-Wen Chang, Yixuan HE,
• Abstract要約: textbfTail-Aware Reconstruction Quantization (TARQ)は、レキシカルテールにキャリブレーションをシフトするラベルフリーのPTQフレームワークである。 TARQは、エンティティラベル、キュレートされたキャリブレーションセット、バリデーションの復号化、追加のトレーニングを必要としない。 W4G128の8つのASRバックボーンと6つのデータセットに対して、TARQはアグリゲート-WERレグレッションなしで平均レアなtextbfWord textbfError textbfRate(rare-WER)を改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.986283041108692
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data-aware post-training quantization (PTQ) minimizes a per-token reconstruction loss on a small calibration corpus, implicitly weighting positions by their empirical frequency. For \textbf{A}utomatic \textbf{S}peech \textbf{R}ecognition (ASR), this misaligns with tail-sensitive risk: names, numerals, and domain-specific words receive proportionally little calibration mass. We propose \textbf{Tail-Aware Reconstruction Quantization} (\TARQ), a label-free PTQ framework that shifts calibration toward the lexical tail via \textbf{\rareBAL}, a closed-form per-Linear-layer rule equalizing common/tail mass, paired with a metric-consistent residual correction. \TARQ\ requires no entity labels, no curated calibration set, no validation decoding, and no additional training. Across eight ASR backbones and six datasets at W4G128, \TARQ\ improves mean rare-\textbf{W}ord \textbf{E}rror \textbf{R}ate (rare-WER) without an aggregate-WER regression, achieves the lowest cross-corpus rare-WER swing among compared methods, and transfers to entity-rich benchmarks (ProfASR, ContextASR-Speech-En) without entity supervision.
• Abstract（参考訳）: PTQ(Data-Aware post-training Quantization)は、小さなキャリブレーションコーパス上のトーケン毎の再構成損失を最小限に抑え、その経験周波数によって暗黙的に位置を重み付けする。 textbf{A}utomatic \textbf{S}peech \textbf{R}ecognition (ASR) では、名前、数字、ドメイン固有の単語は比例的にキャリブレーション質量が小さい。 そこで本稿では, 正則化をレキシカルテールにシフトするラベルフリーPTQフレームワークである \textbf{Tail-Aware Reconstruction Quantization} (\TARQ) を提案する。 TARQ\は、エンティティラベル、キュレートされたキャリブレーションセット、バリデーションデコード、追加のトレーニングを必要としない。 W4G128の8つのASRバックボーンと6つのデータセットにより、平均的なレア-\textbf{W}ord \textbf{E}rror \textbf{R}ate (rare-WER)がアグリゲート-WERレグレッションなしで改善され、比較したメソッドの中で最低のクロスコーパスレア-WERスウィングを実現し、エンティティリッチベンチマーク(ProfASR、ContextASR-Speech-En)にエンティティ管理なしで転送される。

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