論文の概要: A Token-Wise Beam Search Algorithm for RNN-T

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14357v2
• Date: Thu, 5 Oct 2023 22:34:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 14:26:42.421959
• Title: A Token-Wise Beam Search Algorithm for RNN-T
• Title（参考訳）: rnn-tにおけるトークンワイズビーム探索アルゴリズム
• Authors: Gil Keren
• Abstract要約: 本稿では,複数の時間ステップにまたがる共同ネットワークコールをバッチ化する復号ビーム探索アルゴリズムを提案する。 さらに、セグメント上での放射確率の集約は、最も可能性の高いモデル出力を見つけるためのより良い近似と見なすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.682821163882332
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Standard Recurrent Neural Network Transducers (RNN-T) decoding algorithms for speech recognition are iterating over the time axis, such that one time step is decoded before moving on to the next time step. Those algorithms result in a large number of calls to the joint network, which were shown in previous work to be an important factor that reduces decoding speed. We present a decoding beam search algorithm that batches the joint network calls across a segment of time steps, which results in 20%-96% decoding speedups consistently across all models and settings experimented with. In addition, aggregating emission probabilities over a segment may be seen as a better approximation to finding the most likely model output, causing our algorithm to improve oracle word error rate by up to 11% relative as the segment size increases, and to slightly improve general word error rate.
• Abstract（参考訳）: 音声認識のための標準リカレントニューラルネットワークトランスデューサ(RNN-T)復号アルゴリズムは、次のタイムステップに移行する前に1つのタイムステップがデコードされるように、時間軸上で反復される。 これらのアルゴリズムは、以前の研究で示されていた、復号速度を低下させる重要な要因であるジョイントネットワークへの多数の呼び出しをもたらす。 提案アルゴリズムは, 連続したネットワークコールを時間ステップでバッチ化し, その結果, 実験したすべてのモデルや設定に対して, 20%～96%のデコード速度アップが得られる。 さらに,セグメント上でのエミッション確率の集約は,最も可能性の高いモデル出力の探索に適しており,セグメントサイズが大きくなるにつれて,オラクル単語の誤り率を最大11%向上させ,一般単語の誤り率をわずかに向上させる。

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