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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Hyungwon Yang (Korea University) Hosung Nam (Korea University)
저널정보
한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제13권 제1호
발행연도
2021.3
수록면
45 - 51 (7page)

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End-to-end (E2E) automatic speech recognition (ASR) has achieved promising performance gains with the introduced self-attention network, Transformer. However, due to training time and the number of hyperparameters, finding the optimal hyperparameter set is computationally expensive. This paper investigates the impact of hyperparameters in the Transformer network to answer two questions: which hyperparameter plays a critical role in the task performance and training speed. The Transformer network for training has two encoder and decoder networks combined with Connectionist Temporal Classification (CTC). We have trained the model with Wall Street Journal (WSJ) SI-284 and tested on devl93 and eval92. Seventeen hyperparameters were selected from the ESPnet training configuration, and varying ranges of values were used for experiments. The result shows that “num blocks” and “linear units” hyperparameters in the encoder and decoder networks reduce Word Error Rate (WER) significantly. However, performance gain is more prominent when they are altered in the encoder network. Training duration also linearly increased as “num blocks” and “linear units” hyperparameters’ values grow. Based on the experimental results, we collected the optimal values from each hyperparameter and reduced the WER up to 2.9/1.9 from dev93 and eval93 respectively.
#automatic speech recognition #transformer #neural network #hyperparameters #optimization

목차

Abstract
1. Introduction
2. Experiments
3. Results
4. Conclusions
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Chang, X. / 2020 / End-to-end multi-speaker speech recognition with transformer / Proceedings of the ICASSP 2020–2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) google schola Gale, W. A. / 1995 / Good-turing frequency estimation without tears / Journal of Quantitative Linguistics 2(3):217~237 google schola Graves, A. / 2006 / Connectionist temporal classification: labelling unsegmented sequence data with recurrent neural networks / Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning :369~376 google schola James, F. / Modified kneser-ney smoothing of n-gram models (RIACS Technical Report 00.07) google schola Kim, S. / KoSpeech: open-source toolkit for end-to-end Korean speech recognition google schola

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