論文の概要: 3M: Multi-loss, Multi-path and Multi-level Neural Networks for speech recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03178v1
• Date: Thu, 7 Apr 2022 03:10:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-09 05:22:29.579751
• Title: 3M: Multi-loss, Multi-path and Multi-level Neural Networks for speech recognition
• Title（参考訳）: 3m:音声認識のためのマルチロス、マルチパス、マルチレベルニューラルネットワーク
• Authors: Zhao You, Shulin Feng, Dan Su, Dong Yu
• Abstract要約: 我々は、ASRタスクのさらなる改善を実現するために、いくつかのアプローチを特定し、統合する。 特に、マルチロスは共同CTC/AED損失を指し、マルチパスはMixture-of-Experts(MoE)アーキテクチャを表す。 WenetSpeechデータセットを用いて提案手法の評価を行い,提案手法がCERの相対的改善を12.2%-17.6%に与えることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.992543274210835
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Recently, Conformer based CTC/AED model has become a mainstream architecture for ASR. In this paper, based on our prior work, we identify and integrate several approaches to achieve further improvements for ASR tasks, which we denote as multi-loss, multi-path and multi-level, summarized as "3M" model. Specifically, multi-loss refers to the joint CTC/AED loss and multi-path denotes the Mixture-of-Experts(MoE) architecture which can effectively increase the model capacity without remarkably increasing computation cost. Multi-level means that we introduce auxiliary loss at multiple level of a deep model to help training. We evaluate our proposed method on the public WenetSpeech dataset and experimental results show that the proposed method provides 12.2%-17.6% relative CER improvement over the baseline model trained by Wenet toolkit. On our large scale dataset of 150k hours corpus, the 3M model has also shown obvious superiority over the baseline Conformer model.
• Abstract（参考訳）: 近年、コンフォーマーベースのCTC/AEDモデルは、ASRの主流アーキテクチャとなっている。 本稿では,先行研究に基づいて,ASRタスクのさらなる改善を実現するために,複数のアプローチを同定・統合し,マルチロス,マルチパス,マルチレベルを「3M」モデルとして記述する。 特に、Multi-lossは共同CTC/AED損失を指し、Mixture-of-Experts(MoE)アーキテクチャは計算コストを大幅に増大させることなくモデル容量を効果的に増加させることができる。 マルチレベルとは、トレーニングを支援するために、深層モデルの複数のレベルで補助損失を導入することを意味する。 提案手法をwenetspeechデータセット上で評価し,提案手法がwenet toolkitでトレーニングされたベースラインモデルに対して12.2%-17.6%の相対的なcer改善をもたらすことを示した。 150k時間コーパスの大規模データセットでは、3mモデルがベースライン適合モデルよりも明らかに優れていることも示しています。

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