論文の概要: Model-free Speculative Decoding for Transformer-based ASR with Token Map Drafting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21522v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 06:20:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.756754
• Title: Model-free Speculative Decoding for Transformer-based ASR with Token Map Drafting
• Title（参考訳）: Token Map Drafting を用いたトランスフォーマーベース ASR のモデルフリー投機デコード
• Authors: Tuan Vu Ho, Hiroaki Kokubo, Masaaki Yamamoto, Yohei Kawaguchi,
• Abstract要約: 本稿では,独立したドラフトモデルを必要としないモデルフリーSD技術であるemphToken Map Draftingを提案する。 本手法は, 転写精度を犠牲にすることなく, 構造的, 低パープレキシティ領域におけるASRの推論を著しく高速化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.976028696804381
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: End-to-end automatic speech recognition (ASR) systems based on transformer architectures, such as Whisper, offer high transcription accuracy and robustness. However, their autoregressive decoding is computationally expensive, hence limiting deployment on CPU-based and resource-constrained devices. Speculative decoding (SD) mitigates this issue by using a smaller draft model to propose candidate tokens, which are then verified by the main model. However, this approach is impractical for devices lacking hardware accelerators like GPUs. To address this, we propose \emph{Token Map Drafting}, a model-free SD technique that eliminates the need for a separate draft model. Instead, we leverage a precomputed n-gram token map derived from domain-specific training data, enabling efficient speculative decoding with minimal overhead. Our method significantly accelerates ASR inference in structured, low-perplexity domains without sacrificing transcription accuracy. Experimental results demonstrate decoding speed-ups of $1.27\times$ on the CI-AVSR dataset and $1.37\times$ on our internal dataset without degrading recognition accuracy. Additionally, our approach achieves a $10\%$ absolute improvement in decoding speed over the Distill-spec baseline running on CPU, highlighting its effectiveness for on-device ASR applications.
• Abstract（参考訳）: Whisperのようなトランスフォーマーアーキテクチャに基づくエンドツーエンドの自動音声認識(ASR)システムは、高い転写精度と堅牢性を提供する。 しかし、自動回帰復号化は計算コストがかかるため、CPUベースやリソース制約のあるデバイスへの展開が制限される。 投機的復号(SD)は、より小さなドラフトモデルを使用して候補トークンを提案することでこの問題を軽減し、メインモデルによって検証される。 しかし、このアプローチはGPUのようなハードウェアアクセラレーターを欠いているデバイスには実用的ではない。 これを解決するために,モデルフリーのSD技術である \emph{Token Map Drafting} を提案する。 代わりに、ドメイン固有のトレーニングデータから事前に計算したn-gramトークンマップを活用し、最小限のオーバーヘッドで効率的な投機的復号を可能にする。 本手法は, 転写精度を犠牲にすることなく, 構造化低コンプレックス領域におけるASR推論を著しく高速化する。 実験結果は、CI-AVSRデータセットで1.27\times$、内部データセットで1.37\times$のデコード速度を、認識精度を劣化させることなく示す。 さらに本手法では,CPU上で動作するDistill-specベースライン上でのデコード速度の絶対的向上を実現し,デバイス上でのASRアプリケーションの有効性を強調した。

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