論文の概要: Benchmarking Rotary Position Embeddings for Automatic Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06051v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 15:30:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:28:17.258833
• Title: Benchmarking Rotary Position Embeddings for Automatic Speech Recognition
• Title（参考訳）: 自動音声認識のためのロータリー位置埋め込みのベンチマーク
• Authors: Shucong Zhang, Titouan Parcollet, Rogier van Dalen, Sourav Bhattacharya,
• Abstract要約: RoPE(Rotary Position Embedding)は、Transformerベースのモデルにおいて、相対的および絶対的な位置情報を符号化する。 RoPEは、現在広く使われている相対的な位置埋め込みと比較して、一貫して低い誤差率を達成する。 さらなる研究を容易にするため、我々はSpeechBrainツールキットを通じて、実装とすべての実験的なレシピをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.360059094663182
• License:
• Abstract: Rotary Position Embedding (RoPE) encodes relative and absolute positional information in Transformer-based models through rotation matrices applied to input vectors within sequences. While RoPE has demonstrated superior performance compared to other positional embedding technologies in natural language processing tasks, its effectiveness in speech processing applications remains understudied. In this work, we conduct a comprehensive evaluation of RoPE across diverse automatic speech recognition (ASR) tasks. Our experimental results demonstrate that for ASR tasks, RoPE consistently achieves lower error rates compared to the currently widely used relative positional embedding. To facilitate further research, we release the implementation and all experimental recipes through the SpeechBrain toolkit.
• Abstract（参考訳）: RoPE(Rotary Position Embedding)は、シークエンス内の入力ベクトルに適用される回転行列を通じてトランスフォーマーモデルにおける相対的および絶対的な位置情報を符号化する。 RoPEは、自然言語処理タスクにおける他の位置埋め込み技術と比較して優れた性能を示しているが、音声処理アプリケーションにおけるその有効性はまだ実証されていない。 本研究では,多様な自動音声認識(ASR)タスクにおけるRoPEの包括的評価を行う。 実験結果から,ASRタスクの場合,RoPEは,現在広く使われている相対的な位置埋め込みよりも低い誤差率を連続的に達成していることがわかった。 さらなる研究を容易にするため、我々はSpeechBrainツールキットを通じて、実装とすべての実験的なレシピをリリースする。

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