Mejorando los sistemas de ASR con listas de palabras clave y modelos de lenguaje
Un método para mejorar el reconocimiento automático de voz combinando listas de palabras clave con modelos de lenguaje.
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Tabla de contenidos
- ¿Qué son los Modelos de Lenguaje?
- El Algoritmo Aho-Corasick
- Combinando Listas de Palabras Clave con Modelos de Lenguaje
- El Proceso
- Experimentando en Diferentes Idiomas
- Resultados
- Hallazgos Clave
- Aplicaciones en el Mundo Real
- Servicio al Cliente
- Salud
- Desafíos
- Direcciones Futuras
- Conclusión
- Fuente original
- Enlaces de referencia
Los sistemas de reconocimiento automático de voz (ASR) han avanzado mucho a lo largo de los años. Aún así, quedan ciertos desafíos, especialmente cuando se trata de reconocer palabras raras o adaptarse rápidamente a nuevos temas. A veces, intentar enfocarse específicamente en palabras especiales puede perjudicar el rendimiento general. En este artículo, discutimos un método sencillo para ayudar a los sistemas ASR a funcionar mejor mezclando listas de palabras clave con modelos de lenguaje.
¿Qué son los Modelos de Lenguaje?
Los modelos de lenguaje son herramientas que ayudan a las máquinas a entender cómo las palabras encajan en una oración. Pueden predecir la siguiente palabra basándose en las anteriores, muy parecido a cómo podrías adivinar el final de la oración de un amigo. Un tipo popular que se usa en ASR es el modelo n-gram, que analiza un número determinado de palabras o frases para hacer sus predicciones.
El Algoritmo Aho-Corasick
Aho-Corasick es un algoritmo ingenioso que permite a los sistemas buscar múltiples palabras clave en un texto al mismo tiempo. Construye una estructura que ayuda al sistema a encontrar palabras rápidamente, incluso si algunas partes están faltando o no coinciden perfectamente. Esto es especialmente útil para tareas como el Reconocimiento de voz, donde pueden ocurrir diferentes pronunciaciones o palabras inesperadas.
Combinando Listas de Palabras Clave con Modelos de Lenguaje
Nuestro enfoque combina la sesgo de palabras clave con un Modelo de Lenguaje utilizando el algoritmo Aho-Corasick. Al hacer esto, creamos un contexto más completo para el ASR, mejorando su capacidad para reconocer palabras específicas mientras sigue entendiendo el contenido general. Este método nos permite trabajar con diferentes idiomas y configuraciones.
El Proceso
Creando una Lista de Sesgo: Comenzamos haciendo una lista de palabras o frases clave que queremos que el sistema ASR reconozca mejor. Esta lista puede incluir nombres, términos y temas específicos relevantes al contexto.
Construyendo un Modelo de Lenguaje: Luego, construimos un modelo de lenguaje n-gram a nivel de palabras que predice cómo encajan las palabras entre sí. Al vincular este modelo con nuestra lista de sesgo, podemos mejorar las tasas de reconocimiento para esas palabras específicas.
Usando Aho-Corasick: El algoritmo Aho-Corasick nos permite buscar estas palabras clave de manera eficiente. Ayuda al sistema ASR a encontrar coincidencias en tiempo real, haciendo más rápido adaptarse al contexto en el que estamos trabajando.
Experimentando en Diferentes Idiomas
Para ver cuán bien funciona nuestro método, lo probamos en diferentes idiomas y conjuntos de datos. Recopilamos información de fuentes tanto públicas como privadas, enfocándonos en varios temas como finanzas y salud. Al entrenar nuestros modelos ASR con estos datos, evaluamos cuán bien podían reconocer tanto palabras comunes como poco comunes.
Resultados
Observamos mejoras significativas en las tasas de reconocimiento de palabras al usar nuestro método. Al aprovechar el algoritmo Aho-Corasick e integrar el sesgo de palabras clave con el modelo de lenguaje, logramos mejores resultados en el reconocimiento de entidades nombradas, como personas y organizaciones, en diferentes idiomas.
Hallazgos Clave
Reconocimiento Mejorado: La combinación de listas de palabras clave y modelos de lenguaje llevó a mejoras notables en el reconocimiento de palabras raras.
Rendimiento en Tiempo Real: Nuestro enfoque mantuvo una velocidad competitiva para procesar audio, lo cual es crítico para aplicaciones como transcripciones en vivo.
Manejo de Palabras No Vistas: El método fue efectivo para reconocer términos fuera del vocabulario, lo que significa que incluso las palabras desconocidas podían entenderse mejor.
Aplicaciones en el Mundo Real
Las aplicaciones potenciales para esta técnica son vastas. Por ejemplo, podría usarse en servicio al cliente, donde entender términos específicos o nombres es crucial. También podría beneficiar campos como la salud, donde la terminología médica es a menudo compleja y variada.
Servicio al Cliente
En entornos de servicio al cliente, los sistemas ASR pueden mejorar significativamente la comunicación. Si los clientes mencionan con frecuencia productos o términos de servicio específicos, usar nuestro método de sesgo de palabras clave puede ayudar al sistema ASR a reconocer estas referencias de manera precisa y rápida, mejorando la calidad del servicio.
Salud
En el sector salud, la transcripción precisa de las conversaciones entre médicos y pacientes puede llevar a mejores registros. Nuestro método ayudaría a los sistemas ASR a identificar correctamente términos médicos importantes o nombres de pacientes, asegurando que la información crítica se capture sin errores.
Desafíos
Aunque nuestro método muestra promesa, aún hay desafíos por superar. Un problema es que el rendimiento puede variar dependiendo de la calidad de la lista de palabras clave y el modelo de lenguaje utilizado. Además, el enfoque requiere ajustes cuidadosos para garantizar que funcione de manera efectiva en diferentes situaciones e idiomas.
Direcciones Futuras
Mirando hacia adelante, hay numerosas maneras de construir sobre este trabajo. Por ejemplo, incorporar técnicas de aprendizaje automático podría ayudar al sistema a aprender de sus errores y mejorar con el tiempo. Al adaptarse continuamente a nuevo vocabulario y contextos, un sistema ASR podría proporcionar resultados cada vez más precisos.
Conclusión
En resumen, nuestro método para mejorar los sistemas de reconocimiento automático de voz muestra que integrar listas de palabras clave con modelos de lenguaje puede mejorar significativamente el rendimiento. Al usar el algoritmo Aho-Corasick, podemos buscar términos importantes de manera eficiente mientras mantenemos velocidades de procesamiento rápidas. Con más investigación y desarrollo, este enfoque podría llevar a sistemas de reconocimiento aún mejores para diversas aplicaciones en diferentes sectores.
Título: LM-assisted keyword biasing with Aho-Corasick algorithm for Transducer-based ASR
Resumen: Despite the recent success of end-to-end models for automatic speech recognition, recognizing special rare and out-of-vocabulary words, as well as fast domain adaptation with text, are still challenging. It often happens that biasing to the special entities leads to a degradation in the overall performance. We propose a light on-the-fly method to improve automatic speech recognition performance by combining a bias list of named entities with a word-level n-gram language model with the shallow fusion approach based on the Aho-Corasick string matching algorithm. The Aho-Corasick algorithm has proved to be more efficient than other methods and allows fast context adaptation. An n-gram language model is introduced as a graph with fail and output arcs, where the arc weights are adapted from the n-gram probabilities. The language model is used as an additional support to keyword biasing when the language model is combined with bias entities in a single context graph to take care of the overall performance. We demonstrate our findings on 4 languages, 2 public and 1 private datasets including performance on named entities and out-of-vocabulary entities. We achieve up to 21.6% relative improvement in the general word error rate with no practical difference in the inverse real-time factor.
Autores: Iuliia Thorbecke, Juan Zuluaga-Gomez, Esaú Villatoro-Tello, Andres Carofilis, Shashi Kumar, Petr Motlicek, Karthik Pandia, Aravind Ganapathiraju
Última actualización: 2024-09-20 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2409.13514
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.13514
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.
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Enlaces de referencia
- https://ieeexplore.ieee.org
- https://orcid.org/0000-0002-5111-1873
- https://github.com/kensho-technologies/pyctcdecode
- https://github.com/google/sentencepiece
- https://github.com/k2-fsa/icefall/blob/master/icefall/context_graph.py
- https://www.defined.ai
- https://github.com/k2-fsa/icefall/tree/master/icefall/transformer_lm
- https://github.com/revdotcom/fstalign
- https://arxiv.org/abs/1312.6114
- https://github.com/liustone99/Wi-Fi-Energy-Detection-Testbed-12MTC
- https://codeocean.com/capsule/4989235/tree