論文の概要: Dual-Pipeline with Low-Rank Adaptation for New Language Integration in Multilingual ASR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07842v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 03:17:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 18:34:46.517931
• Title: Dual-Pipeline with Low-Rank Adaptation for New Language Integration in Multilingual ASR
• Title（参考訳）: マルチリンガルASRにおける新しい言語統合のための低ランク適応付きデュアルパイプ
• Authors: Yerbolat Khassanov, Zhipeng Chen, Tianfeng Chen, Tze Yuang Chong, Wei Li, Jun Zhang, Lu Lu, Yuxuan Wang,
• Abstract要約: 提案手法は低ランク適応 (LoRA) を持つ双対ピペリンを用いる。 FLEURSデータセットから事前学習したWhisperモデルを19言語に拡張し,提案手法の有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.55615530732956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper addresses challenges in integrating new languages into a pre-trained multilingual automatic speech recognition (mASR) system, particularly in scenarios where training data for existing languages is limited or unavailable. The proposed method employs a dual-pipeline with low-rank adaptation (LoRA). It maintains two data flow pipelines-one for existing languages and another for new languages. The primary pipeline follows the standard flow through the pre-trained parameters of mASR, while the secondary pipeline additionally utilizes language-specific parameters represented by LoRA and a separate output decoder module. Importantly, the proposed approach minimizes the performance degradation of existing languages and enables a language-agnostic operation mode, facilitated by a decoder selection strategy. We validate the effectiveness of the proposed method by extending the pre-trained Whisper model to 19 new languages from the FLEURS dataset
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しい言語を事前学習した多言語自動音声認識(mASR)システムに統合する際の課題について述べる。 提案手法は低ランク適応 (LoRA) を持つ双対ピペリンを用いる。 既存の言語用と新しい言語用という2つのデータフローパイプラインを維持している。 プライマリパイプラインはmASRの事前訓練されたパラメータを通した標準フローに従い、セカンダリパイプラインはLoRAと別個の出力デコーダモジュールで表される言語固有のパラメータを付加的に利用する。 提案手法は,既存の言語の性能劣化を最小限に抑え,デコーダ選択戦略によって促進される言語に依存しない操作モードを実現する。 FLEURSデータセットから19の新しい言語に事前学習したWhisperモデルを拡張して提案手法の有効性を検証する。

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