Fugu-MT 論文翻訳(概要): Echotune: A Modular Extractor Leveraging the Variable-Length Nature of Speech in ASR Tasks

論文の概要: Echotune: A Modular Extractor Leveraging the Variable-Length Nature of Speech in ASR Tasks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07765v2
Date: Mon, 8 Apr 2024 03:30:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-10 04:37:55.855446
Title: Echotune: A Modular Extractor Leveraging the Variable-Length Nature of Speech in ASR Tasks
Title（参考訳）: Echotune: ASRタスクにおける可変長の音声特性を活用したモジュラー・エクストラクタ
Authors: Sizhou Chen, Songyang Gao, Sen Fang,
Abstract要約: 可変長アテンション機構を備えたピンブルモジュールであるEcho-MSAを紹介する。提案した設計は,音声の可変長の特徴を捉え,固定長注意の限界に対処する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.132793413136553
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The Transformer architecture has proven to be highly effective for Automatic Speech Recognition (ASR) tasks, becoming a foundational component for a plethora of research in the domain. Historically, many approaches have leaned on fixed-length attention windows, which becomes problematic for varied speech samples in duration and complexity, leading to data over-smoothing and neglect of essential long-term connectivity. Addressing this limitation, we introduce Echo-MSA, a nimble module equipped with a variable-length attention mechanism that accommodates a range of speech sample complexities and durations. This module offers the flexibility to extract speech features across various granularities, spanning from frames and phonemes to words and discourse. The proposed design captures the variable length feature of speech and addresses the limitations of fixed-length attention. Our evaluation leverages a parallel attention architecture complemented by a dynamic gating mechanism that amalgamates traditional attention with the Echo-MSA module output. Empirical evidence from our study reveals that integrating Echo-MSA into the primary model's training regime significantly enhances the word error rate (WER) performance, all while preserving the intrinsic stability of the original model.
Abstract（参考訳）: Transformerアーキテクチャは、ASR(Automatic Speech Recognition)タスクに非常に効果的であることが証明され、ドメイン内の多くの研究の基盤となる。歴史的に、多くのアプローチは固定長の注意窓に依存しており、これは様々な音声サンプルの持続時間と複雑さに問題があり、データの過度な平滑化と重要な長期接続の無視につながる。この制限に対処するため、様々な音声サンプルの複雑さと持続時間に対応する可変長アテンション機構を備えたニブルモジュールであるEcho-MSAを導入する。このモジュールは、フレームや音素から単語や談話まで、様々な粒度の音声特徴を抽出する柔軟性を提供する。提案した設計は,音声の可変長の特徴を捉え,固定長注意の限界に対処する。本評価では,Echo-MSAモジュール出力と従来の注目を一致させる動的ゲーティング機構を補完する並列アテンションアーキテクチャを活用している。本研究から得られた実証的証拠は,Echo-MSAを初等モデルのトレーニングシステムに組み込むことで,原モデルの本質的な安定性を維持しつつ,単語誤り率(WER)が著しく向上することを明らかにする。

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