論文の概要: Streaming Sequence Transduction through Dynamic Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01172v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 06:31:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 16:39:33.027929
• Title: Streaming Sequence Transduction through Dynamic Compression
• Title（参考訳）: 動的圧縮によるストリーミングシーケンス変換
• Authors: Weiting Tan, Yunmo Chen, Tongfei Chen, Guanghui Qin, Haoran Xu, Heidi C. Zhang, Benjamin Van Durme, Philipp Koehn
• Abstract要約: 本稿では,ストリーム上の効率のよいシーケンス・ツー・シーケンス・トランスダクションを設計した新しいトランスフォーマーモデルであるSTAR(Stream Transduction with Anchor Representations)を紹介する。 STARは入力ストリームを動的にセグメント化して圧縮アンカー表現を生成し、自動音声認識(ASR)においてほぼロスレス圧縮(12x)を達成する STARは、音声とテキストの同時タスクにおいて、セグメンテーションとレイテンシ品質のトレードオフが優れており、レイテンシ、メモリフットプリント、品質が最適化されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.0083843520833
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce STAR (Stream Transduction with Anchor Representations), a novel Transformer-based model designed for efficient sequence-to-sequence transduction over streams. STAR dynamically segments input streams to create compressed anchor representations, achieving nearly lossless compression (12x) in Automatic Speech Recognition (ASR) and outperforming existing methods. Moreover, STAR demonstrates superior segmentation and latency-quality trade-offs in simultaneous speech-to-text tasks, optimizing latency, memory footprint, and quality.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ストリーム上の効率のよいシーケンス・ツー・シーケンス・トランスダクションを設計した新しいトランスフォーマーモデルであるSTAR(Stream Transduction with Anchor Representations)を紹介する。 starは入力ストリームを動的にセグメント化し、圧縮アンカー表現を生成し、自動音声認識 (asr) においてほぼ無損失圧縮 (12x) を達成する。 さらにSTARは、音声とテキストの同時タスクにおいて、より優れたセグメンテーションとレイテンシ品質のトレードオフを示し、レイテンシ、メモリフットプリント、品質を最適化する。

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