論文の概要: A Parameter-efficient Language Extension Framework for Multilingual ASR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06329v1
• Date: Mon, 10 Jun 2024 14:46:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 13:38:29.286768
• Title: A Parameter-efficient Language Extension Framework for Multilingual ASR
• Title（参考訳）: 多言語ASRのためのパラメータ効率のよい言語拡張フレームワーク
• Authors: Wei Liu, Jingyong Hou, Dong Yang, Muyong Cao, Tan Lee,
• Abstract要約: 本稿では,言語拡張のためのアーキテクチャベースのフレームワークを提案する。 パラメータ効率が良く、新しい言語に適応するためにアドオンモジュールを漸進的に組み込むように設計されている。 幅広い低パフォーマンスデータサイズを持つ5つの新しい言語で実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.758826304861948
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Covering all languages with a multilingual speech recognition model (MASR) is very difficult. Performing language extension on top of an existing MASR is a desirable choice. In this study, the MASR continual learning problem is probabilistically decomposed into language identity prediction (LP) and cross-lingual adaptation (XLA) sub-problems. Based on this, we propose an architecture-based framework for language extension that can fundamentally solve catastrophic forgetting, debudded as PELE. PELE is designed to be parameter-efficient, incrementally incorporating an add-on module to adapt to a new language. Specifically, different parameter-efficient fine-tuning (PEFT) modules and their variants are explored as potential candidates to perform XLA. Experiments are carried out on 5 new languages with a wide range of low-resourced data sizes. The best-performing PEFT candidate can achieve satisfactory performance across all languages and demonstrates superiority in three of five languages over the continual joint learning setting. Notably, PEFT methods focusing on weight parameters or input features are revealed to be limited in performance, showing significantly inferior extension capabilities compared to inserting a lightweight module in between layers such as an Adapter.
• Abstract（参考訳）: 多言語音声認識モデル(MASR)で全言語をカバーすることは極めて困難である。 既存のMASR上で言語拡張を実行することが望ましい選択である。 本研究では,MASR連続学習問題を言語同一性予測(LP)と言語間適応(XLA)サブプロブレムに確率的に分解する。 そこで我々は,言語拡張のためのアーキテクチャベースのフレームワークを提案する。 PELEはパラメータ効率が高く、新しい言語に適応するためにアドオンモジュールを漸進的に組み込むように設計されている。 具体的には、パラメータ効率の異なる細調整(PEFT)モジュールとその変種をXLAの実行候補として検討する。 さまざまな低リソースのデータサイズを持つ5つの新しい言語で実験を行う。 最も優れたPEFT候補は、すべての言語で満足な性能を達成でき、連続的な共同学習環境における5言語のうち3言語で優位性を示す。 特に、重みパラメータや入力特徴に着目したPEFT法は、Adapterのような層間において軽量モジュールを挿入するよりも、性能が著しく劣っていることが明らかとなった。

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