2 个月前

通过对抗域适应减轻语音识别错误对口语问答系统的影响

Chia-Hsuan Lee; Yun-Nung Chen; Hung-Yi Lee
通过对抗域适应减轻语音识别错误对口语问答系统的影响
摘要

口语问答(SQA)由于需要对口语文档进行复杂的推理而具有挑战性。近期的研究还表明,自动语音识别(ASR)错误对SQA的影响是灾难性的。因此,本研究提出通过对齐ASR假设与相应的参考转录之间的不匹配来减轻ASR错误。为此,应用了对抗模型进行领域适应任务,该模型迫使系统学习领域不变的特征,从而使问答模型能够有效利用这些特征以提高SQA的效果。实验成功验证了所提模型的有效性,其结果在精确匹配(EM)分数上比之前的最佳模型提高了2%。