Using Large Language Model for End-to-End Chinese ASR and NER

📄 arXiv: 2401.11382v2 📥 PDF

作者: Yuang Li, Jiawei Yu, Min Zhang, Mengxin Ren, Yanqing Zhao, Xiaofeng Zhao, Shimin Tao, Jinsong Su, Hao Yang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-01-21 (更新: 2024-06-06)

备注: 5 pages, 2 figures, Accepted to InterSpeech 2024

💡 一句话要点

提出基于大语言模型的端到端中文ASR和NER解决方案

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 中文ASR 命名实体识别 大语言模型 编码-解码器架构 交叉注意力 Whisper ChatGLM3 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有的解码器单一架构在短上下文中表现不佳，难以有效整合语音和文本特征。
  2. 本研究提出将Whisper编码器与ChatGLM3结合，采用编码-解码器架构以提升ASR和NER性能。
  3. 实验结果显示，编码-解码器架构在短上下文中优于解码器单一架构，F1分数达到0.805，显著提升了实体识别准确率。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了将语音标记映射到与文本标记相同特征空间的两种方法，分别为解码器单一架构和编码-解码器架构。通过将Whisper编码器与ChatGLM3连接，进行中文自动语音识别（ASR）和命名实体识别（NER）任务的深入比较。实验结果表明，编码-解码器架构在短上下文中表现优于解码器单一架构，而后者在长上下文中更具优势。使用大语言模型显著减少了实体遗漏错误，并提高了实体ASR准确率，最终在AISHELL-NER测试集上获得了0.805的最新F1分数。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决现有解码器单一架构在短上下文中对语音和文本特征整合不足的问题，导致中文ASR和NER性能不佳。

核心思路：通过将Whisper编码器与ChatGLM3结合，采用编码-解码器架构，利用交叉注意力机制有效整合语音特征与文本特征，从而提升识别准确率。

技术框架：整体架构包括Whisper编码器用于提取语音特征，ChatGLM3作为解码器进行文本生成，二者通过交叉注意力连接，形成完整的ASR和NER处理流程。

关键创新：本研究的主要创新在于首次将编码-解码器架构应用于中文ASR和NER任务，显著提升了短上下文的处理能力，与传统的解码器单一架构形成鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化ASR和NER任务的联合训练，调整了网络结构以适应语音特征的输入，确保模型在不同上下文长度下的性能均衡。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，编码-解码器架构在短上下文中优于解码器单一架构，F1分数达到0.805，显著减少了实体遗漏错误，相比Conformer基线模型，实体ASR准确率有明显提升。

🎯 应用场景

该研究的成果可广泛应用于智能语音助手、语音翻译、客服系统等领域，提升语音识别和实体识别的准确性与效率。未来，随着技术的进一步发展，可能在多语言处理和跨模态学习中发挥更大作用。

📄 摘要（原文）

Mapping speech tokens to the same feature space as text tokens has become the paradigm for the integration of speech modality into decoder-only large language models (LLMs). An alternative approach is to use an encoder-decoder architecture that incorporates speech features through cross-attention. This approach, however, has received less attention in the literature. In this work, we connect the Whisper encoder with ChatGLM3 and provide in-depth comparisons of these two approaches using Chinese automatic speech recognition (ASR) and name entity recognition (NER) tasks. We evaluate them not only by conventional metrics like the F1 score but also by a novel fine-grained taxonomy of ASR-NER errors. Our experiments reveal that encoder-decoder architecture outperforms decoder-only architecture with a short context, while decoder-only architecture benefits from a long context as it fully exploits all layers of the LLM. By using LLM, we significantly reduced the entity omission errors and improved the entity ASR accuracy compared to the Conformer baseline. Additionally, we obtained a state-of-the-art (SOTA) F1 score of 0.805 on the AISHELL-NER test set by using chain-of-thought (CoT) NER which first infers long-form ASR transcriptions and then predicts NER labels.