論文の概要: Efficient Weight factorization for Multilingual Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03010v1
• Date: Fri, 7 May 2021 00:12:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-10 23:03:29.017111
• Title: Efficient Weight factorization for Multilingual Speech Recognition
• Title（参考訳）: 多言語音声認識における重み分解
• Authors: Ngoc-Quan Pham, Tuan-Nam Nguyen, Sebastian Stueker, Alexander Waibel
• Abstract要約: エンドツーエンドの多言語音声認識は、多くの言語を含む合成音声コーパスで単一のモデルトレーニングを使用する。 トレーニングデータの各言語には異なる特徴があるため、共有ネットワークは、すべての言語を同時に最適化するのに苦労する可能性がある。 ニューラルネットワークのコア動作をターゲットとした新しい多言語アーキテクチャを提案する:線形変換関数。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.00151881207792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: End-to-end multilingual speech recognition involves using a single model training on a compositional speech corpus including many languages, resulting in a single neural network to handle transcribing different languages. Due to the fact that each language in the training data has different characteristics, the shared network may struggle to optimize for all various languages simultaneously. In this paper we propose a novel multilingual architecture that targets the core operation in neural networks: linear transformation functions. The key idea of the method is to assign fast weight matrices for each language by decomposing each weight matrix into a shared component and a language dependent component. The latter is then factorized into vectors using rank-1 assumptions to reduce the number of parameters per language. This efficient factorization scheme is proved to be effective in two multilingual settings with $7$ and $27$ languages, reducing the word error rates by $26\%$ and $27\%$ rel. for two popular architectures LSTM and Transformer, respectively.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンドの多言語音声認識は、多くの言語を含む合成音声コーパスで単一のモデルトレーニングを使用することで、結果として、異なる言語を翻訳する処理を単一のニューラルネットワークで行う。 トレーニングデータの各言語には異なる特徴があるため、共有ネットワークはすべての言語を同時に最適化するのに苦労する可能性がある。 本稿では,ニューラルネットワークのコア操作,線形変換関数を対象とする,新しい多言語アーキテクチャを提案する。 この手法の主な考え方は、各重み行列を共有コンポーネントと言語依存コンポーネントに分解することで、各言語に高速な重み行列を割り当てることである。 後者はランク1の仮定を用いてベクトルに分解され、言語ごとのパラメータの数を減らす。 この効率的な因数分解方式は、7ドルと27ドルの言語を持つ2つの多言語設定で有効であることが証明され、単語誤り率を26\%と27\%のrelに下げる。 LSTMとTransformerの2つの人気アーキテクチャについて。

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