論文の概要: Learning ASR pathways: A sparse multilingual ASR model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05735v4
• Date: Thu, 28 Sep 2023 20:24:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 19:36:48.441236
• Title: Learning ASR pathways: A sparse multilingual ASR model
• Title（参考訳）: ASR経路の学習:スパース多言語ASRモデル
• Authors: Mu Yang, Andros Tjandra, Chunxi Liu, David Zhang, Duc Le, Ozlem Kalinli
• Abstract要約: ASR経路は、言語固有のサブネットワーク(パス)を活性化するスパース多言語ASRモデルである。 重なり合うサブネットワークにより、共有パラメータは、共同でマルチリンガルトレーニングをすることで、低リソース言語への知識伝達を可能にする。 提案したASR経路は,高密度モデルと言語に依存しないプルーニングモデルの両方より優れ,低リソース言語の性能向上を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.147484652643282
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural network pruning compresses automatic speech recognition (ASR) models effectively. However, in multilingual ASR, language-agnostic pruning may lead to severe performance drops on some languages because language-agnostic pruning masks may not fit all languages and discard important language-specific parameters. In this work, we present ASR pathways, a sparse multilingual ASR model that activates language-specific sub-networks ("pathways"), such that the parameters for each language are learned explicitly. With the overlapping sub-networks, the shared parameters can also enable knowledge transfer for lower-resource languages via joint multilingual training. We propose a novel algorithm to learn ASR pathways, and evaluate the proposed method on 4 languages with a streaming RNN-T model. Our proposed ASR pathways outperform both dense models and a language-agnostically pruned model, and provide better performance on low-resource languages compared to the monolingual sparse models.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークのプルーニングは自動音声認識(asr)モデルを効果的に圧縮する。 しかし、多言語ASRでは、言語に依存しないプルーニングマスクが全ての言語に適合せず、重要な言語固有のパラメータを捨てる可能性があるため、言語に依存しないプルーニングが一部の言語で深刻なパフォーマンス低下を引き起こす可能性がある。 本研究では、言語固有のサブネットワーク(パス)を活性化し、各言語のパラメータを明示的に学習するスパース多言語ASRモデルであるASRパスを提案する。 重なり合うサブネットワークにより、共有パラメータは、共同マルチリンガルトレーニングによる低リソース言語への知識伝達を可能にする。 本稿では,ASR経路を学習するための新しいアルゴリズムを提案し,ストリーミングRNN-Tモデルを用いて4言語で提案手法を評価する。 提案したASR経路は,高密度モデルと言語に依存しないプルーニングモデルの両方より優れ,モノリンガルスパースモデルと比較して低リソース言語の性能が向上する。

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