論文の概要: A Unified Cascaded Encoder ASR Model for Dynamic Model Sizes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06164v1
• Date: Wed, 13 Apr 2022 04:15:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-14 14:04:07.528751
• Title: A Unified Cascaded Encoder ASR Model for Dynamic Model Sizes
• Title（参考訳）: 動的モデルサイズのための統一カスケードエンコーダASRモデル
• Authors: Shaojin Ding, Weiran Wang, Ding Zhao, Tara N. Sainath, Yanzhang He, Robert David, Rami Botros, Xin Wang, Rina Panigrahy, Qiao Liang, Dongseong Hwang, Ian McGraw, Rohit Prabhavalkar, Trevor Strohman
• Abstract要約: 本稿では,異なる配置シナリオのモデルを統一した動的カスケードエンコーダ自動音声認識(ASR)モデルを提案する。 提案モデルでは, ベースラインのカスケードエンコーダモデルと比較して30%小さく, 消費電力を33%削減する。 大、中、小のモデルを統一した3つのサイズモデルは、最小品質の損失で37%の総サイズ縮小を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.83802872236367
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a dynamic cascaded encoder Automatic Speech Recognition (ASR) model, which unifies models for different deployment scenarios. Moreover, the model can significantly reduce model size and power consumption without loss of quality. Namely, with the dynamic cascaded encoder model, we explore three techniques to maximally boost the performance of each model size: 1) Use separate decoders for each sub-model while sharing the encoders; 2) Use funnel-pooling to improve the encoder efficiency; 3) Balance the size of causal and non-causal encoders to improve quality and fit deployment constraints. Overall, the proposed large-medium model has 30% smaller size and reduces power consumption by 33%, compared to the baseline cascaded encoder model. The triple-size model that unifies the large, medium, and small models achieves 37% total size reduction with minimal quality loss, while substantially reducing the engineering efforts of having separate models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,異なる展開シナリオのためのモデルを統一した動的カスケード符号化自動音声認識(asr)モデルを提案する。 さらに,モデルのサイズや消費電力を,品質を損なうことなく大幅に削減することができる。 すなわち、動的カスケードエンコーダモデルを用いて、各モデルサイズの性能を最大化するための3つの手法を探索する。 1) エンコーダを共有しながら,各サブモデルに対して別々のデコーダを使用する。 2) ファンネルプールを用いたエンコーダの効率向上 3) 品質を改善し,デプロイメント制約に適合するために,因果エンコーダと非causalエンコーダのサイズをバランスさせる。 全体として,提案する大型媒体モデルは,ベースラインカスケードエンコーダモデルと比較して30%小さく,消費電力を33%削減する。 大、中、小モデルを統一する3つのサイズモデルは、最小品質の損失で37%の総サイズ縮小を実現し、異なるモデルを持つことによるエンジニアリングの労力を大幅に削減する。

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