論文の概要: VOX-KRIKRI: Unifying Speech and Language through Continuous Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15667v1
• Date: Fri, 19 Sep 2025 06:42:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-22 18:18:11.034532
• Title: VOX-KRIKRI: Unifying Speech and Language through Continuous Fusion
• Title（参考訳）: VOX-KRIKRI:連続融合による音声と言語の統合
• Authors: Dimitrios Damianos, Leon Voukoutis, Georgios Paraskevopoulos, Vassilis Katsouros,
• Abstract要約: 本稿では,事前訓練されたデコーダベース大規模言語モデル(LLM)とWhisperのような音響エンコーダ-デコーダアーキテクチャをブリッジするフレームワークを提案する。 提案手法は連続的なテキスト表現空間で完全に動作し,Whisperの隠れデコーダ状態とLLMの状態とを相互注意により融合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.96619533548369
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a multimodal fusion framework that bridges pre-trained decoder-based large language models (LLM) and acoustic encoder-decoder architectures such as Whisper, with the aim of building speech-enabled LLMs. Instead of directly using audio embeddings, we explore an intermediate audio-conditioned text space as a more effective mechanism for alignment. Our method operates fully in continuous text representation spaces, fusing Whisper's hidden decoder states with those of an LLM through cross-modal attention, and supports both offline and streaming modes. We introduce \textit{VoxKrikri}, the first Greek speech LLM, and show through analysis that our approach effectively aligns representations across modalities. These results highlight continuous space fusion as a promising path for multilingual and low-resource speech LLMs, while achieving state-of-the-art results for Automatic Speech Recognition in Greek, providing an average $\sim20\%$ relative improvement across benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,事前訓練されたデコーダベース大規模言語モデル(LLM)とWhisperのような音響エンコーダ-デコーダアーキテクチャをブリッジするマルチモーダル融合フレームワークを提案する。 オーディオ埋め込みを直接使用する代わりに、アライメントのためのより効果的なメカニズムとして、中間的なオーディオ条件付きテキスト空間を探索する。 提案手法は連続的なテキスト表現空間で完全に動作し,Whisperの隠れデコーダ状態とLLMの状態とを相互注意で融合し,オフラインモードとストリーミングモードの両方をサポートする。 ギリシャ語の最初のLLMである「textit{VoxKrikri}」を導入し、分析を通して、我々の手法がモーダル表現を効果的に整合させることを示す。 これらの結果から, 連続空間融合は, 多言語および低リソースのLLMにとって有望な経路であり, ギリシャ語における音声認識の最先端化を実現し, ベンチマーク全体で平均$\sim20\%の相対的改善を実現している。

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