論文の概要: Multi-Head State Space Model for Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12498v2
• Date: Thu, 25 May 2023 21:55:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 19:33:31.396264
• Title: Multi-Head State Space Model for Speech Recognition
• Title（参考訳）: 音声認識のためのマルチヘッド状態空間モデル
• Authors: Yassir Fathullah, Chunyang Wu, Yuan Shangguan, Junteng Jia, Wenhan Xiong, Jay Mahadeokar, Chunxi Liu, Yangyang Shi, Ozlem Kalinli, Mike Seltzer, Mark J. F. Gales
• Abstract要約: 状態空間モデル(SSM)は、最近、小規模シーケンスおよび言語モデリングタスクにおいて有望な結果を示した。 本稿では,特殊なゲーティング機構を備えたマルチヘッド状態空間(MH-SSM)アーキテクチャを提案する。 変圧器エンコーダにおけるマルチヘッドアテンションの代替として、この新モデルは、LibriSpeech音声認識コーパスにおいてトランスデューサを著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.04124537862432
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: State space models (SSMs) have recently shown promising results on small-scale sequence and language modelling tasks, rivalling and outperforming many attention-based approaches. In this paper, we propose a multi-head state space (MH-SSM) architecture equipped with special gating mechanisms, where parallel heads are taught to learn local and global temporal dynamics on sequence data. As a drop-in replacement for multi-head attention in transformer encoders, this new model significantly outperforms the transformer transducer on the LibriSpeech speech recognition corpus. Furthermore, we augment the transformer block with MH-SSMs layers, referred to as the Stateformer, achieving state-of-the-art performance on the LibriSpeech task, with word error rates of 1.76\%/4.37\% on the development and 1.91\%/4.36\% on the test sets without using an external language model.
• Abstract（参考訳）: 状態空間モデル(SSM)は、最近、小規模シーケンスおよび言語モデリングタスクにおいて有望な結果を示し、多くの注意に基づくアプローチに対抗し、性能を向上している。 本稿では,並列ヘッドをシーケンスデータ上で局所的および大域的時間ダイナミクスを学ぶために,特別なゲーティング機構を備えたマルチヘッド状態空間(mh-ssm)アーキテクチャを提案する。 変圧器エンコーダにおけるマルチヘッドアテンションの代替として、この新モデルは、LibriSpeech音声認識コーパスにおいてトランスデューサを著しく上回っている。 さらに, stateformer と呼ばれる mh-ssms 層でトランスフォーマーブロックを拡張し,librispeech タスクで最先端のパフォーマンスを実現し,開発時の単語誤り率は 1.76\%/4.37\%,テストセットでは 1.91\%/4.36\% であった。

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