Efficient Ensemble of Deep Neural Networks for Multimodal Punctuation Restoration and the Spontaneous Informal Speech Dataset
Notice bibliographique
Résumé
Punctuation restoration plays an essential role in the postprocessing procedure of automatic speech recognition, but model efficiency is a key requirement for this task. To that end, we present EfficientPunct, an ensemble method with a multimodal time-delay neural network that outperforms the current best model by 1.0 F1 point while using less than a tenth of its network parameters for inference. This work further streamlines a speech recognizer and a BERT implementation to efficiently output hidden layer acoustic embeddings and text embeddings in the context of punctuation restoration. Here, forced alignment and temporal convolutions are used to eliminate the need for attention-based fusion, greatly increasing computational efficiency and improving performance. EfficientPunct sets a new state of the art with an ensemble that weighs BERT’s purely language-based predictions slightly more than the multimodal network’s predictions. Although EfficientPunct shows great promise, from a different perspective, to date, another important challenge in the field has been the fact that punctuation restoration models have been evaluated almost solely on well-structured, scripted corpora. However, real-world ASR systems and postprocessing pipelines typically apply to spontaneous speech with significant irregularities, stutters, and deviations from perfect grammar. To address this important discrepancy, we also introduce SponSpeech, a punctuation restoration dataset derived from informal speech sources, which includes punctuation and casing information. In addition to publicly releasing the dataset, the authors have contributed by providing a filtering pipeline that can be used to generate more data. This filtering pipeline examines the quality of both the speech audio and the transcription text. A challenging test set is also carefully constructed, aimed at evaluating the models’ ability to leverage audio information to predict, otherwise grammatically ambiguous, punctuation. SponSpeech has been made available to the public, along with all code for dataset building and model runs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».